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Universidad Nacional de Mar del Plata Facultad de Ciencias Económicas y Sociales
TESIS DE GRADO Licenciatura en Economía
“Factores asociados al comportamiento exportador de las PyMES industriales argentinas”
Autor: Nicolas, Juan Ignacio
Mar del Plata 2014
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“Factores asociados al comportamiento exportador de las PyMES industriales argentinas”
Autor: Nicolas, Juan Ignacio
Directora: Mg. Liseras, Natacha
Co-directora: Lic. Mauro, Lucía
Comité evaluador: Lic. Casellas, Karina
Lic. Stella, José Luís
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RESUMEN
El objetivo general de la presente investigación es indagar acerca de los factores
asociados al comportamiento exportador de las pequeñas y medianas empresas (PyMES)
industriales argentinas. Para ello, se procura identificar los diferentes factores que operan en
los distintos niveles (microeconómico y sectorial), y que inciden en el comportamiento desigual
que muestran las PyMES frente a su inserción en los mercados extranjeros.
En esta tesis, se utiliza un modelo de regresión logística que permite estimar la
probabilidad de que una PyME industrial argentina oriente su producción, o parte de la misma,
hacia los mercados externos. Así, los resultados obtenidos ponen de manifiesto que la
probabilidad de que una PyME exporte es mayor si la firma posee certificaciones de calidad y/o
gestión de su proceso productivo, presenta elevados niveles de productividad y si se realizan
actividades innovativas. Conjuntamente, para el caso de las PyMES industriales argentinas, un
mayor tamaño de la firma también eleva la probabilidad de que exporten. Por último, también
se observa incidencia de los condicionantes sectoriales, ya que la probabilidad de exportar por
parte de las firmas varía de acuerdo a la rama de actividad industrial en la que se desempeñan.
PALABRAS CLAVES: Comercio Internacional – Exportaciones – PyMES industriales
3
ABSTRACT
The general objective of the present investigation is to inquire about the factors
associated with the export behavior of argentinean industrial small and medium enterprises
(SMEs). To do this, it seeks to identify the different factors operating at different levels
(microeconomic and sectoral), that affect the unequal behavior which is showed by SMEs
according to their insertion into foreign markets.
In this thesis, a logistic regression model is used to estimate the probability that an
Argentinean industrial SME allocates its production, or part thereof, to foreign markets. Thus,
the results obtained show that the probability that an SME exports is higher if the firm has
quality and/or management certification of the production process, has high levels of
productivity and if it performs innovative activities. In conjunction, in the case of argentinean
industrial SMEs, increased firm size also elevates the probability of exporting. Finally, incidence
of sectoral factors is also observed, as the probability of exporting by firms varies according to
the industrial activity sector in which they work.
KEY WORDS: International trade – Exports – Industrial SMEs
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AGRADECIMIENTOS
A Natacha, mi directora, y a Lucía, co-directora, por el tiempo que me dedicaron y el
apoyo que me dieron para ayudarme a culminar esta etapa…
A Juan, Mary, Seba, Carla, Magui, Rocío, Pame y Sele, con quienes guardo una
profunda amistad, por haber estado siempre y seguir estando a mi lado…
A Ale, Lea y Lucas, que siempre mantuvieron esa fe ciega esperando este momento…
Y a mi familia, a quienes hoy tengo a muchos kilómetros de distancia, pero que en todo
momento me brindaron un apoyo incondicional y están siempre presentes…
A todos y cada uno de ellos… Eternamente gracias.
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ÍNDICE
Página
RESUMEN............................................................................................................................... 2
ABSTRACT............................................................................................................................. 3
CAPÍTULO 1: Introducción.................................................................................................... 7
CAPÍTULO 2: Marco Teórico................................................................................................. 9
2.1. Comercio Internacional............................................................................................. 9
2.1.1. Definición del Comercio Internacional............................................................ 9
2.1.2. Causas del Comercio Internacional................................................................ 9
2.1.3. Teorías del Comercio Internacional................................................................ 9
2.1.3.1. Teorías tradicionales del Comercio Internacional............................. 10
2.1.3.1.1. La teoría de la ventaja absoluta de Adam Smith................. 10
2.1.3.1.2. La teoría de la ventaja comparativa de David Ricardo........ 11
2.1.3.1.3. Diferencias en la dotación de los factores de Heckscher-Ohlin (teoría de las proporciones factoriales)....................... 13
2.1.3.2. Nuevas teorías del comercio internacional....................................... 16
2.1.3.2.1. Rendimientos crecientes a escala...................................... 17
2.1.3.2.1.1. Economías de escala internas................................ 17
2.1.3.2.1.2. Economías de escala externas............................... 19
2.1.3.2.1.3. Economías de escala dinámicas............................ 20
2.1.3.2.2. Comercio Intraindustrial....................................................... 20
2.2. Heterogeneidad de las firmas y exportaciones......................................................... 21
2.2.1. Los costos de comerciar y la heterogeneidad de las firmas........................... 21
2.2.2. Proceso de la auto-selección: relación entre la productividad de la firma y el comportamiento exportador........................................................................ 22
2.3. La estrategia competitiva como factor explicativo de las exportaciones................... 25
2.3.1. La estrategia competitiva de las firmas.......................................................... 26
2.3.2. Factores al interior de la firma........................................................................ 26
2.3.3. Factores Sectoriales...................................................................................... 28
2.4. El tamaño de la firma y las exportaciones............................................................... 29
2.5. Hipótesis................................................................................................................... 30
CAPÍTULO 3: Metodología................................................................................................... 31
3.1. Fuente de datos........................................................................................................ 31
3.2. Técnicas estadísticas................................................................................................ 32
3.2.1. Modelo de regresión logística......................................................................... 32
3.2.1.1. Contraste de Wald............................................................................. 34
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3.2.1.2. Estadístico de la razón de verosimilitud............................................ 34
3.2.2. Bondad del ajuste........................................................................................... 34
3.2.2.1. Estadístico Chi-cuadrado de la razón de verosimilitud..................... 35
3.2.2.2. Estadístico de Hosmer y Lemeshow................................................. 35
3.2.3. Evaluación del poder predictivo del modelo................................................... 35
3.2.3.1. Tablas de clasificación...................................................................... 35
3.2.3.2. Curva ROC........................................................................................ 36
3.3. Definición conceptual y operativa de las variables a utilizar..................................... 36
CAPÍTULO 4: Análisis de la muestra................................................................................... 38
CAPÍTULO 5: Resultados y formulación del modelo......................................................... 47
5.1. Modelo a estimar....................................................................................................... 47
5.1.1. Variables del modelo y signos esperados...................................................... 47
5.2. Resultados................................................................................................................ 48
5.2.1. Probabilidades estimadas.............................................................................. 52
5.2.2. Efectos del cambio en las variables explicativas sobre la probabilidad de exportar.......................................................................................................... 54
CAPÍTULO 6: Conclusiones.................................................................................................. 57
BIBLIOGRAFÍA....................................................................................................................... 59
7
1. INTRODUCCIÓN
La importancia del sector externo en el crecimiento y desarrollo de las economías
nacionales ha estado presente en la discusión económica desde los principios de la ciencia.
Tanto clásicos como neoclásicos han coincidido en atribuirle al comercio internacional la
capacidad de ser el motor del crecimiento y el medio para la transmisión de conocimientos
tecnológicos (Lugones, 2001).
Sin embargo, históricamente la literatura enfocada en el comercio internacional no
indaga sobre el papel de las empresas en dicho tipo de transacciones. Así, se consideraba a
las firmas de un mismo sector de actividad como idénticas, bajo el supuesto de la firma
representativa, poniendo el énfasis en aspectos macroeconómicos para explicar los
movimientos del comercio internacional. Esta visión cambia ante la aparición de trabajos que
revelan que las empresas, aun perteneciendo a un mismo sector de actividad son
heterogéneas entre sí, y que esa diferenciación podría ejercer un rol importante sobre los
resultados del comercio para el país (González Blanco, 2011).
La pregunta que surge entonces es ¿por qué razón existen firmas que exportan y otras
que no lo hacen si se desenvuelven en el mismo sector? En este contexto, las investigaciones
comienzan a enfocarse en la importancia de realizar los análisis a nivel microeconómico y
poner atención en las firmas como unidades de observación, discusión en la cual se enmarca la
presente tesis. Centrarse en su comportamiento exportador encuentra fundamento en que
acceder al mercado internacional requiere de firmas más competitivas y consolidadas.
En esta investigación, se toma como unidad de análisis a las pequeñas y medianas
empresas (PyMES), cuya formación y estímulo es, según Villavicencio (2006), la clave del
crecimiento de muchos países desarrollados. En Argentina, las PyMES aportan
aproximadamente el 40% del PBI, ocupan poco más del 50% del total de los ocupados y
representan el 65% de las firmas exportadoras. (Mapa Regional 2012, informe CERA).
Entre 2003 y 2007 la economía de nuestro país experimentó una de las fases de
crecimiento más intensas de las últimas décadas, luego de la profunda crisis económica y
social que tuvo lugar hacia fines del año 2001. En ese contexto, se pudo apreciar una fuerte
expansión del mercado interno, una mayor dinámica exportadora y la expansión de la inversión
(Kulfas, 2008). No obstante, no todas las empresas tuvieron la misma reacción ante dicho
contexto, observándose diferencias en el comportamiento exportador adoptado. Tal es el caso
de las PyMES, que si bien mostraron una mejora en su desempeño y gozaron de una buena
recuperación, todavía seguían teniendo una escasa participación en el volumen exportado por
la Argentina (Crisafulli y Baralla, 2011). Más aún, en la última década éstas han perdido
participación en el monto total de las exportaciones manufactureras a favor de las grandes
firmas, representando apenas el 10% (Mapa Regional 2012, informe CERA).
El objetivo general de la presente investigación es indagar acerca de los factores
asociados al comportamiento exportador de las pequeñas y medianas empresas (PyMES)
industriales argentinas. Para ello, se han propuesto los siguientes objetivos particulares: i)
8
identificar aquellas variables que resulten significativamente diferentes entre el conjunto de
firmas que exportan y aquellas que no realizan ventas al exterior; ii) formular un modelo que
permita dar cuenta del grado de incidencia que tienen los factores que actúan en los diferentes
niveles (microeconómico y sectorial) sobre el comportamiento exportador. El enfoque
metodológico adoptado es de carácter cuantitativo, mediante la utilización de un modelo de
regresión logística binaria.
La presente investigación se encuentra organizada de la siguiente manera. En el
capítulo 2 se presenta el Marco Teórico con los desarrollos acerca del comercio internacional,
describiendo las principales teorías según su evolución cronológica, y posteriormente se
plantean las hipótesis. Luego, en el capítulo 3 se describe la fuente de datos utilizada, así como
las técnicas metodológicas, el modelo planteado para realizar las estimaciones y la definición
de las variables a utilizar. En el capítulo 4 se exhibe el análisis de la muestra con el objeto de
representar el perfil de las firmas exportadoras. A continuación, en el capítulo 5, se presentan
las estimaciones y se realiza el análisis de los resultados. Finalmente, el capítulo 6 contiene las
conclusiones de la investigación.
9
2. MARCO TEÓRICO
2.1 COMERCIO INTERNACIONAL
2.1.1. Definición del Comercio Internacional
Krugman, Obstfeld y Melitz (2012) definen al comercio internacional como el acto en el
que los países venden bienes y servicios entre sí.
En forma similar, existen otras definiciones en la literatura planteadas por diversos
autores. Por ejemplo, Markusen et al. (1995) lo señala como “... el intercambio a través de las
fronteras nacionales de bienes, servicios y factores...”1
2.1.2. Causas del Comercio internacional
La teoría económica ha identificado diferentes causas que dan origen al comercio
internacional. Krugman et al. (2012) proponen que los países comercian entre sí obedeciendo
a dos razones básicas: la primera se debe a que existen diferencias entre los países, en su
productividad, tecnología o en la dotación de factores, lo cual hace que se beneficien haciendo
lo que cada uno sabe hacer relativamente mejor (en esta visión se agrupan las teorías clásicas
del comercio). La segunda causa obedece a la presencia de economías de escala y la
diferenciación de productos, dando lugar a la posibilidad de lograr una eficiencia mayor al
producir una gama limitada de bienes en lugar de intentar producir todo, en este sentido
surgen las nuevas teorías del comercio.
Además Markusen et al. (1995); al mismo tiempo que coinciden con las dos causas
enunciadas recientemente, identifican una tercera razón que da origen al comercio
internacional: la diferencia en los gustos o preferencias de los consumidores de los diferentes
países.
2.1.3. Teorías del Comercio Internacional
Tal como lo expone Lugones (2001) las diferentes aproximaciones teóricas acerca del
comercio internacional buscan ofrecer respuestas en torno a tres planteamientos generales: I)
¿Cuáles son los determinantes de las relaciones comerciales entre los países? II) ¿Cómo se
establecen los patrones (o la estructura) de comercio? y III) ¿Cuáles son las consecuencias o
beneficios que deben esperar los países del intercambio comercial al participar del mismo?
La teoría del comercio moderno es el resultado de la evolución en las ideas del
pensamiento económico. Así, tanto los planteos de los mercantilistas como los postulados de
los economistas clásicos han sido las bases fundamentales sobre las que se fundó el marco de
1 Markusen et al; International trade: theory and evidence, University of Colorado, Boulder 1995, p 4.
10
la teoría del comercio moderno (Carbaugh, 2010). En esta sección se realiza una breve revisión
de las principales teorías del comercio internacional. Para realizar la presentación de las
mismas, se siguen los lineamientos planteados por Raquel González Blanco (2011) que
propone tres categorías de agrupación:
a) La teoría tradicional del comercio, que envuelve los modelos que explican las causas
del comercio en función de las diferencias entre países (en tecnología y en dotaciones
de factores) que son fuente de ventajas comparativas en un marco de competencia
perfecta.
b) La nueva teoría del comercio internacional, que propone un marco de competencia
imperfecta que da lugar a diferentes causas y beneficios del comercio que no tienen
relación con las diferencias entre países. Los países comercian a efectos de conseguir
economías de escala en la producción, o para tener acceso a una gama más amplia de
mercancías así como por el estímulo que supone el aumento de la competencia.
c) Los modernos desarrollos en materia de comercio internacional que incorporan las
diferencias entre empresas.
2.1.3.1. Teorías tradicionales del comercio internacional
2.1.3.1.1. La teoría de la ventaja absoluta de Adam Smith
Adam Smith, en su obra The Wealth of Nations (1776), fue el primero en intentar definir
un esquema de interpretación del comercio internacional que diera respuestas a los tres
planteos expuestos en el apartado anterior. Su explicación se centra en el concepto de las
ventajas absolutas, que hace referencia a diferencias de costos entre países en la producción
de un mismo bien. Basándose en este concepto Smith critica a las ideas proteccionistas
planteadas por lo mercantilistas, dado que en presencia de un comercio libre de trabas las
naciones podrían concentrarse en la producción de aquellos bienes que pueden obtener a
menores costos y beneficiarse de la división del trabajo a la que esto conlleva (Lugones, 2001).
Reconociendo la idea de que las diferencias existentes en los costos rigen el
movimiento internacional de las mercancías, Smith intentó explicar por qué los costos difieren
entre los países. Así, sostuvo que son las productividades de los factores de producción los
que representan el mayor determinante del costo de producción. Carbaugh (2010) destaca los
conceptos de ventajas naturales y ventajas adquiridas sobre los que se basan dichas
productividades. Las primeras derivan de factores tales como el clima, el suelo y la dotación de
recursos minerales, mientras que las segundas incluyen las habilidades y técnicas especiales2.
De acuerdo con Smith, dada una ventaja absoluta en la producción de un bien
(independientemente de que esta ventaja sea natural o adquirida), un país podrá producirlo a
2 Dichas habilidades y técnicas especiales son el resultado de las acciones y el esfuerzo realizado por los
agentes económicos que buscan mejorar sus conocimientos y habilidades (Lugones, 2001).
11
menor costo y volverse más competitivo que su socio comercial. Precisamente, la
determinación de la competitividad fue planteada desde el lado de la oferta en el mercado. El
concepto de costo estaba fundado en el valor del trabajo, que era considerado por Smith como
el único factor de la producción y a su vez homogéneo (en lo que a calidad refiere). En ese
sentido, el costo o precio de un bien dependía exclusivamente de la cantidad de trabajo
requerido para producirlo.
Este enfoque no contemplaba la posibilidad de que un país contara con ventajas
absolutas en todos los bienes, por lo que todos los países encontrarían provechoso
especializarse en la producción de los bienes en que fueran más eficientes. Cada país
produciría un bien determinado cuando pudiera hacerlo a un costo menor que el extranjero,
determinándose así la división internacional del trabajo (Lugones, 2001). Esta especialización
internacional conduciría a un incremento de la producción mundial que sería aprovechada por
los países que participaran del libre comercio, al brindar la posibilidad de importar aquellos
bienes que otros pueden producir eficientemente (González Blanco, 2011).
En síntesis, son las diferencias en las ventajas absolutas entre los países (es decir la
presencia de costos desiguales) las que explican la causa del comercio y determinan la
estructura del mismo, configurada por las especializaciones relativas y los patrones del
intercambio. Asimismo, las consecuencias y beneficios resultantes del comercio internacional
se traducen en la posibilidad de un mejor aprovechamiento de los recursos disponibles por
parte de cada uno de los participantes y en la posibilidad de obtener una mayor gama de
productos que si se los produjera todos internamente. Además, Carbaugh (2010) agrega:
“Según Smith, el libre comercio aumentaría la competencia en el mercado interior y reduciría el
poder de mercado de las empresas nacionales por la disminución en su capacidad de
aprovecharse de los consumidores al cobrar precios altos ofreciendo un servicio pobre” (p. 33).
2.1.3.1.2. La teoría de la ventaja comparativa de David Ricardo
Tal como se dijera en el apartado anterior, Smith sostenía que los países comerciarán
aquellos bienes sobre los que posean una ventaja absoluta. Esta afirmación deja planteado el
interrogante acerca de qué sucedería si un país tuviera desventajas absolutas en todos sus
bienes. Ante esto, Ricardo aportó un modelo más elaborado que, basado en el concepto de
beneficio mutuo, demuestra que el libre comercio internacional beneficia a los países que
participan de él, aunque alguno de estos posean desventajas absolutas en todos los productos
(Lugones, 2001). Así, de acuerdo a este principio, el país menos eficiente deberá
especializarse en aquel bien en el que sea relativamente menos ineficiente y exportarlo. Por la
otra parte, el país más eficiente deberá especializarse en aquel bien en el que sea más
eficiente y exportarlo.
Para introducir esta idea, Ricardo, se basa en el concepto de las ventajas
comparativas, las cuales son explicadas como la existencia de diferencias en la productividad
del trabajo entre los diferentes países (Anderson, 2008).
12
Deardorff (1998) presenta una definición muy simple de esto al exponerla como el
menor costo relativo de una mercancía comparado con otros países. Tal como explica el autor,
dada la naturaleza de este concepto, es imposible que un país presente una desventaja relativa
en todos sus bienes. El elemento crítico de dicha afirmación es la doble comparación que se
establece: por un lado se compara el costo relativo de una mercancía frente a las demás,
mientras que en segundo lugar se compara esa relación de costo entre los países. Así, en la
práctica, cada país tendrá una ventaja comparativa en algún bien.
David Ricardo, a efectos de explicar la noción de ventaja comparativa, propone un
modelo basado en las siguientes suposiciones: sólo existen dos países, se producen
únicamente dos bienes en cada país, y existe un solo factor productivo que es el trabajo. Con
este modelo busca demostrar que ambos países obtendrían mayores cantidades de dichos
bienes si comercian entre ellos que si no lo hacen3. Además, para su funcionamiento,
establece los siguientes supuestos: a) existencia de competencia perfecta en los mercados; b)
el trabajo se utiliza en su totalidad y es homogéneo; c) hay libre movilidad del trabajo entre las
industrias al interior del país, pero no entre los países; d) los costos de los bienes no varían de
acuerdo con el volumen de producción, sino con la cantidad de trabajo usado en la producción
de los mismos.
Expresando el modelo ricardiano en los términos de Feenstra (2002) si la cantidad de
trabajo necesaria para producir una unidad de cada bien, 1 y 2, en cada país, A y A*, queda
expresada por “ai” y “ai*”; el país A tendrá ventaja comparativa en la producción del bien 1
siempre que a1/a2 < a*1/a*2 y viceversa.
Si bien Ricardo muestra cómo se daría el intercambio entre los participantes del
comercio no determina cual sería el precio internacional al cual se efectuaría el cambio de
mercancías. No obstante ello, sí establece los límites de dicho precio para que exista
intercambio, debiendo ubicarse entre los costos de oportunidad en los dos países.
Puede sintetizarse que en la teoría de David Ricardo las causas del comercio
internacional se encuentran en la presencia de diferencias en los costos relativos entre los
países, siendo las ventajas comparativas las que determinan el patrón del mismo al
especializarse cada país en aquellos bienes en lo que es relativamente más eficiente. De esta
manera, los países que participan del comercio internacional lograrían consumir mayor
cantidad de bienes sin la necesidad de emplear más recursos productivos, sino utilizándolos de
manera más eficiente. Esto último es el beneficio mutuo que surge del comercio.
Un punto interesante a destacar en esta teoría es la tecnología. Tal como lo exponen
Yoguel y Boscherini (1996), las diferencias en los costos relativos y la existencia del comercio
se explican básicamente porque las condiciones de producción de una misma mercancía son
diferentes entre los distintos países. Al ser el trabajo el único factor productivo, las cuestiones
tecnológicas juegan un papel decisivo para entender las diferencias en las cantidades de
producto que pueden obtenerse de la mano de obra. En este sentido, Leamer y Levinsohn
3 Modelo propuesto en su obra: On the principles of Political Economy and Taxation, publicada
originalmente en 1817.
13
(1994), argumentan que en general, si bien es cierto que el modelo ricardiano puede
considerarse como un recordatorio importante de que las diferencias tecnológicas pueden ser
una fuente de ventaja comparativa, es demasiado simple para estudiar el efecto de las
tecnologías en las corrientes comerciales.
Hasta aquí se expresó la ventaja comparativa de acuerdo al requerimiento de mano de
obra en la producción. Además, conforme a Krugman et al. (2012) el concepto de ventaja
comparativa puede abordarse también apelando a la noción de costo de oportunidad. En ese
sentido, “un país tiene ventaja comparativa en la producción de un bien si el coste de
oportunidad en la producción de este bien en términos de otros bienes es inferior en este país
de lo que es en otros países” (p. 26).
Este modelo es útil para repasar las razones por las cuales se produce el comercio
entre los países y las consecuencias del mismo. Suele criticárselo apoyándose principalmente
en dos aspectos: la falta de aplicabilidad a la realidad económica y la incertidumbre que
generan los pronósticos que realiza acerca de los flujos reales del comercio. Si bien se basa en
supuestos que sería absurdo pensar como válidos en la economía de hoy en día, y a pesar de
las fallas en ciertas predicciones, la predicción básica del modelo ricardiano (los países
exportarían aquellos bienes en los que su productividad es relativamente alta) ha sido
confirmada por varios estudios con el paso del tiempo (Krugman et al, 2012). Deardorff (1998)
destaca la importancia de Ley de Ventajas Comparativas, puntualizando sus dos versiones: a)
La Ley “positiva” de la ventaja comparativa: establece que si se permite el comercio un país
exportará los bienes en los que tenga una ventaja comparativa; y b) La Ley “normativa” de la
ventaja comparativa: Si se permite el comercio el país ganará. Es decir que los beneficios
superan a los costos de comerciar.
2.1.3.1.3. Diferencias en la dotación de los factores de Heckscher-Ohlin (o teoría de las
proporciones factoriales)
Según lo expuesto en el apartado anterior la teoría de la ventaja comparativa deja
planteada con ambigüedad la naturaleza de dicha ventaja. Es decir que no explica
acabadamente por qué difieren los costos relativos entre los países. En adición, sería absurdo
considerar al trabajo como el único factor de la producción capaz de generar dicha ventaja.
Para solucionar esto, los economistas suecos Heckscher y Ohlin (1919 y 1933) proponen un
modelo (en adelante Modelo H-O) que halla las causas del comercio internacional en las
diferencias existentes en la dotación de factores de la producción entre los distintos países. En
palabras de Lugones (2001) “... las ventajas comparativas aparecen como resultado de la
relación entre recursos y tecnología, es decir, entre la abundancia o escasez relativa de los
factores de producción y la intensidad en el uso de los mismos en la producción de un bien.” (p.
25).
Este modelo difiere del ricardiano en dos aspectos fundamentales. En primer lugar
asume la existencia de un segundo factor productivo que es el capital, permitiendo una
14
especificación de las funciones de producción un poco más específica. El segundo punto es
que en lugar de asumir diferentes tecnologías, el modelo se basa en la noción de la función de
producción idéntica en ambas naciones (Markusen et al. 1995).
El postulado central del modelo H-O expresa que los países tienden a especializarse y
a exportar aquellos bienes que hacen uso intensivo de los factores en que tienen oferta
relativamente abundante (Bhagwati, 1964), mientras que tenderán a importar los productos que
utilizan intensivamente sus factores relativamente escasos. Así, un país que dispone en mayor
medida de mano de obra que de capital (un país con abundancia relativa de mano de obra) se
especializará en bienes en cuya producción se haga uso intensivo de mano de obra (Lugones,
2001).4 Para comprender el modelo es fundamental destacar dos conceptos que resultan
claves: a) Intensidad factorial, que hace referencia a la intensidad con que los factores son
requeridos o empleados en cada actividad productiva dada cierta tecnología; y b) Abundancia
factorial, que hace alusión a la cantidad de factor que posee cada economía.
Los supuestos sobre los que se basa son los siguientes: a) existen dos países, dos
bienes y dos factores productivos (capital y trabajo); b) hay perfecta movilidad de los bienes
entre los países; c) las funciones de producción son las mismas para cada bien en ambos
países. Estas presentan economías constantes de escala, productividades marginales
decrecientes para ambos factores y la tecnología es la misma; d) los factores productivos se
utilizan con diferentes intensidades en cada bien. Las intensidades factoriales son las mismas
para cada bien, sin importar cuál sea el precio de los factores; e) las preferencias de los
consumidores son iguales y homotéticas (dado un nivel de precios, en ambos países se
consumirá igual cantidad de bienes independientemente del nivel de renta).
Al darse las diferentes intensidades en el uso de los factores, la principal restricción
para ampliar la producción de un bien es la escasez en la disponibilidad del factor del cual se
hace uso intensivo. Por lo tanto, ante un aumento en la disponibilidad de un factor de
producción debería corresponderse un incremento de las posibilidades de producción de aquel
bien que hace uso intensivo de ese factor. Así, cada país debería concentrar sus recursos en la
producción de los bienes que hacen uso intensivo del factor en que están relativamente mejor
dotados a efectos de lograr un uso más eficiente de dichos recursos. Entonces, bajo los
supuestos planteados, la diferencia en la dotación relativa de factores se traduce en diferentes
costos de producción para los bienes entre los dos países. La escasez de un factor hace que
su precio (retribución) aumente, por lo que el país que cuente con abundancia relativa del
factor del cual se hace uso intensivo en la producción de un determinado bien, afrontará costos
menores.
Krugman et al. (2012) resalta que el modelo H-O posee gran importancia en otro
aspecto que es el impacto del comercio sobre la distribución de la renta. Tal como exponen los
autores, la conclusión general que se observa es que los propietarios del factor abundante en
4 La abundancia relativa viene dada por la relación entre los factores y no por la cantidad absoluta de
los mismos. En este caso puede haber una cantidad absoluta de trabajadores mayor o menor que el otro país, pero la abundancia en mano de obra se determina por la relación trabajo/capital.
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el país ganan con el comercio, mientras que los propietarios del factor escaso en el país
pierden. Esto, que en gran medida explica las fuertes resistencias que se han observado a lo
largo de la historia económica por parte de algunos países respecto a la liberalización del
comercio, no podía ser apreciado en el modelo ricardiano (dada la existencia de un único factor
de producción). El establecimiento de vínculos comerciales entre los países lleva a la
convergencia del precio relativo de los productos. Esto estimulará a los países a incrementar la
producción del bien cuyo precio relativo aumentó, derivando en una especialización
complementaria donde cada país producirá el bien que hace uso intensivo de su factor
abundante (Lugones, 2001).
González Blanco (2011) explica que del modelo H-O se dedujeron tres tesis básicas
que refieren a la retribución de los factores:
a) El teorema de igualación del precio de los factores, a partir de la demostración de
Samuelson, según el cual el comercio iguala tanto el precio de los productos como de
los factores entre los países. De esta forma el comercio sirve como sustituto a la
movilidad internacional de factores.
b) El teorema Stolper-Samuelson, según el cual un aumento en el precio relativo de los
bienes aumenta la retribución real del factor utilizado intensivamente en la producción
de ese bien y disminuye la retribución del otro factor.
c) El teorema de Rybczynsk, según el cual si los precios de los bienes se mantienen
constantes, un aumento en la dotación de un factor causa un aumento más que
proporcional de la producción del bien que utiliza intensivamente ese factor
(produciendo una disminución absoluta en la producción del otro bien).
Como síntesis del modelo H-O se deben destacar los siguientes lineamientos: a)
Existirá comercio entre dos países cuando la dotación relativa de los factores de la producción
difieran entre ellos, lo que da origen a la ventaja comparativa; b) Cada país se especializará y
exportará los bienes que hagan uso intensivo del factor relativamente abundante; c) El
comercio lleva a la igualación de los precios relativos de los bienes, derivando esto en la
igualación de las retribuciones a los factores y en consecuencia se produce una redistribución
del ingreso en cada país respecto a la situación previa al comercio (en favor de los propietarios
del factor abundante).
Dado que esta teoría es una de las ideas más influyentes en economía internacional,
ha sido objeto de numerosas contrastaciones empíricas. El primer estudio publicado al respecto
fue el trabajo de Leontief, quien comprobó que las importaciones de Estados Unidos eran más
capital-intensivas que sus exportaciones (contrariamente a lo que pregona el modelo H-O, dado
que Estados Unidos tiene abundancia relativa en capital). A esto se lo conoce como “la
paradoja de Leontief” y constituye la mayor demostración contraria a la teoría de Heckscher-
Ohlin (Krugman et al. 2012). Al respecto, Feenstra (2002) observa un problema en cuanto al
cálculo de las importaciones debido a que no es posible medir la cantidad de trabajo y capital
utilizados en la producción a menos que se tenga conocimiento de las tecnologías extranjeras,
lo cual Leontief no conocía en 1953. Ahora bien, esto no invalida el trabajo realizado por
16
Leontief, dado que uno de los supuestos del modelo H-O es que las tecnologías son las
mismas en todos los países. Por lo tanto, si se rechaza la proposición del modelo podría
buscarse una explicación en que asumir las tecnologías como idénticas es erróneo5. No
obstante ello, estudios posteriores apuntan a la desaparición de la paradoja de Leontief. En
este sentido, Leamer (1980) explica que la paradoja de Leontief se funda en un malentendido
conceptual, dado que se basa en la proposición de que si el capital por hombre utilizado en las
exportaciones es inferior al utilizado en las importaciones entonces el país se muestra como
escasamente dotado de capital en relación al trabajo. Esta proposición es cierta si la
exportación neta de servicios laborales tiene el signo opuesto a la exportación neta de servicios
de capital, pero como en el panel de datos manejados por Leontief ambas son positivas, la
comparación correcta debería hacerse entre el capital por hombre en las exportaciones netas y
el capital por hombre en el consumo. El autor finaliza la crítica aclarando que no existe
paradoja si se hace la corrección conceptual al problema planteado. En definitiva, se han
realizado muchos intentos para explicar la paradoja, con el fin de reconciliar la teoría con la
realidad. La verosimilitud de las proposiciones del modelo H-O ha hecho que se dediquen
esfuerzos en la tarea de salvarlos de la refutación que había surgido de los trabajos realizados
por Leontief (González Blanco, 2011).
Respecto al postulado del modelo H-O, la mayoría de los investigadores no se
muestran a favor de que las diferencias en la dotación de los factores puedan explicar los
patrones de comercio por sí solas. En consecuencia, parece ser necesario que existan
diferencias importantes en cuanto a la tecnología que permitan explicar mejor el comercio. No
obstante ello, el modelo Heckscher-Ohlin sigue revistiendo una gran importancia por dos
aspectos fundamentales. Por un lado sus limitaciones no son tantas como las del modelo
ricardiano, considerado por la mayoría de los economistas como demasiado limitado para servir
como modelo básico del comercio internacional; por otra parte el modelo H-O permite el
tratamiento simultáneo de los temas de distribución de la renta y patrón de comercio (Krugman
et al. 2012).
2.1.3.2. Nuevas teorías del comercio internacional
De acuerdo a lo desarrollado, las teorías clásicas del comercio internacional implican
que habrá comercio entre países cuando existan diferencias entre ellos (ya sea en tecnología o
en dotación de factores). Esto explicaría el comercio del tipo interindustrial, es decir que los
países intercambiarían bienes producidos en diferentes industrias. Sin embargo, como lo
destaca González Blanco (2011), datos estadísticos y diferentes estudios realizados muestran
que, a partir de la Segunda Guerra Mundial comienzan a darse dos sucesos fundamentales
que no pueden ser explicados por estas teorías: a) Comienza a observarse un crecimiento del
5 Otras explicaciones a la paradoja de Leontief, así como una breve reseña de los trabajos que buscaron
contrastar el modelo H-O son expuestas por Feenstra (2002, capítulo 2).
17
comercio internacional entre países industriales que presentaban similares dotaciones de
factores; y b) Una gran porción de ese comercio era del tipo intraindustrial, esto es que un país
exporte e importe productos que pertenecen a un mismo sector o industria. Como respuesta a
estos planteamientos se desarrolló una nueva teoría del comercio que se basa en el concepto
de los rendimientos crecientes a escala (o economías de escala) y, en consecuencia, la
aparición de un marco de competencia imperfecta en los mercados. Carbaugh (2010) destaca
que este concepto de rendimientos crecientes no busca reemplazar la idea de ventaja
comparativa, sino complementarla.
A continuación se presenta el concepto de economías de escala para luego introducirlo
en la teoría del comercio internacional.
2.1.3.2.1. Rendimientos crecientes a escala
Entre los supuestos de los modelos de ventaja comparativa existían rendimientos
constantes a escala. Por ello, aspectos como el tamaño de los países o la magnitud de sus
mercados no exhibían influencia alguna, sobre la estructura del comercio ni los patrones del
mismo. Sin embargo en la práctica hay muchas economías que se caracterizan por poseer
economías de escala, por lo cual alcanzar mayores niveles en la escala de producción trae
aparejado una mejora en la eficiencia. Así, la nueva teoría postula que por más de que los
países no tengan diferencias entre ellos (en lo que hace a recursos y tecnologías) hallarán
incentivos para especializarse y comerciar.
Fue Alfred Marshall quien, en 1879, inició el análisis de las economías de escala,
estableciendo la distinción entre las economías internas de escala y las externas. Cuando se
habla de rendimientos crecientes se hace referencia a que cuando se da un aumento en los
factores de producción de una industria, el producto de la industria se incrementará
proporcionalmente más.
Como se enuncia en Krugman et al. (2012), la estructura de las industrias sufrirán
impactos diferentes dependiendo de la naturaleza de estas economías de escala y puntualiza
que: en el caso de presentarse economías de escala internas, éstas destruyen la competencia
perfecta al proporcionar ventajas de costos a las unidades productivas más grandes sobre las
más pequeñas, por lo que los mercados tienden a convertirse en monopólicos u oligopólicos.
En cambio, en caso de darse únicamente economías de escala externas sigue dándose un
marco de competencia perfecta.
2.1.3.2.1.1. Economías de escala internas
Krugman (2012) define a las economías de escala internas como aquellas que “... se
producen cuando el coste unitario depende del tamaño de la empresa individual, pero no
necesariamente de la industria” (p. 139). Es decir que no están relacionadas con factores
18
externos a la empresa, sino que dependen exclusivamente del tamaño de la planta productiva,
la escala en la que se produce, las técnicas que se emplean y demás factores inherentes a la
organización de la producción al interior de la firma.
Una fuente de este tipo de economías de escala puede ser la existencia de importantes
costos fijos que no varían con la cantidad de producto a fabricar, pero que pesan sobre los
costos unitarios. Así, un mayor volumen de producción, que no incrementaría los costos fijos,
permite que éstos sean absorbidos por la mayor producción, reduciendo así el costo medio.
Otra posible causa de la presencia de economías de escala interna podría ser la presencia de
indivisibilidades en la función de producción que haga que sólo pueda incrementarse en forma
discontinua la capacidad productiva (debido a limitaciones técnicas). Cabe destacar que existen
diferencias considerables entre las actividades en cuanto a la estructura de los costos fijos de
la producción y también en lo que refiere a las capacidades técnicas. En consecuencia, la
presencia de economías de escala no es pareja a lo largo de la industria (Lugones, 2001).
Como se expuso antes, en tanto las técnicas de producción y la organización de las
firmas establezcan la presencia de economías de escala internas, los mercados en los que se
desenvuelvan tenderán a alejarse de la competencia perfecta. De esta forma se inclinará a un
marco de competencia imperfecta, bajo las modalidades de monopolio (si logran mantenerse lo
rendimientos crecientes) o de oligopolio (cuando las economías de escala estén reducidas a un
determinado nivel de la producción). Esto obedece a que la ventaja comparativa que logran las
empresas más grandes pone en riesgo la capacidad de las demás para mantener la
competencia, definiendo así las barreras de entrada al mercado, por establecer un tamaño
mínimo para lograr mantenerse en él con éxito.
Ocampo (1991) por su parte hace una distinción entre dos tipos de economías de
escala internas: las tradicionales y las “economías de especialización”. Las primeras son
aquellas que refieren a la existencia de una curva de costos medios decrecientes en la
producción de bienes relativamente homogéneos, asociadas a la presencia de costos fijos
considerables, indivisibilidades y otras características de la producción (es decir las expuestas
por Lugones como ejemplos de fuentes de rendimientos crecientes). Éstas dan lugar al
comercio interindustrial entre países desarrollados y en vías de desarrollo, y entre países en
vías de desarrollo de diferente tamaño. El segundo tipo se relaciona con el grado de
especialización en la producción de bienes diferenciados. El autor aclara que en este caso no
se requiere de una planta muy grande para producir un diseño o modelo de un producto
particular, pero cada uno está sujeto a costes crecientes. De esta manera la productividad no
va a depender del tamaño de las firmas sino mayormente de su grado de especialización.
Respecto a las economías de escala internas tradicionales, en el párrafo precedente se
expuso que dan lugar al comercio entre países de diferente envergadura. Esto tiene que ver
con que, en presencia de competencia perfecta, las firmas de economías en vías de desarrollo
enfrentarán problemas para desempeñarse exitosamente frente a las empresas de las
economías desarrolladas. Lugones (2001) fundamenta esto en el hecho de que es de
esperarse que las firmas de las economías emergentes tengan un menor tamaño relativo frente
19
a sus pares de los países desarrollados, sobre todo en los mercados cuyas actividades estén
fuertemente sujetas a economías de escala.
2.1.3.2.1.2. Economías de escala externas
En cuanto a las economías de escala externas, la definición dada en Krugman (2012)
es la siguiente: “Las economías de escala externa ocurren cuando el coste unitario depende
del tamaño de la industria, pero no necesariamente del tamaño de cada una de sus empresas”
(p. 139). Entonces se dice que son externas porque dependen de la evolución general del
sector en el que la firma opera. Así, se dan cuando las empresas de un sector disminuyen sus
costos de producción a medida que el sector crece. Dicho de otra manera, aumentan las
cantidades producidas por el conjunto de firmas y sus costos bajan.
Aquí, dada la naturaleza del concepto, toma gran relevancia la dimensión del país y de
la región particular en la que se desenvuelve una firma. Esto debido a que un mayor o menor
tamaño relativo implica un mayor o menor número de bienes y servicios, lo cual repercutirá en
los precios y calidades de los mismos. De ello se deduce que en tanto las economías externas
tengan una incidencia significativa en la producción de un bien, serán las naciones de mayor
tamaño relativo o que producen el bien en cantidad las que se verán favorecidas (Lugones,
2001).
Ahora bien, de acuerdo al planteamiento de Krugman et. al (2012), las economías
externas pueden proporcionar una mala determinación de quién produce qué e incluso permitir
la subsistencia de los patrones de especialización establecidos, aun cuando éstos vayan en
contra de la ventaja comparativa. Fuertes economías externas tienden a confirmar la existencia
de patrones de comercio intraindustrial, independientemente de cuales sean sus causas:
países que comienzan como grandes productores, en ciertas industrias, tienden a mantener
esa condición.6
Siguiendo lo expuesto por Ocampo (1991), algunas economías externas pueden tener
efectos a nivel macroeconómico, pero otras pueden ser específicas a ciertas industrias. Esto
dependerá fundamentalmente del grado de movilidad o de los costos de transporte de los
distintos factores, insumos o servicios involucrados. En el caso de que haya restricciones sobre
la movilidad, dan a lugar a fenómenos como la “aglomeración”, “polos de crecimiento” o
“complejos industriales” (dependiendo su denominación de los autores de los diferentes
cuerpos teóricos a que se apele). Estos procesos podrán abarcar una o varias industrias,
dependiendo esto del peso relativo de las economías de carácter sectorial y las de carácter
macroeconómico.
6 Ver ejemplo en International Economics, Theory and Policy, 9
th edition, 2012 pp. 146-147
20
2.1.3.2.1.3. Economías de escala dinámicas
Este tipo de economías de escala son el resultado de los procesos de aprendizaje que
se llevan a cabo en conjunto con los esfuerzos productivos. Cuando una empresa individual
mejora sus productos o técnicas de producción a través de la experiencia es probable que el
resto de las empresas la imite, beneficiándose de sus conocimientos. Así, tanto en las firmas
individuales como en la economía en su conjunto, se van acumulando conocimientos y saberes
que permiten alcanzar mejoras en la productividad. Este “traspaso” del conocimiento da origen
a una situación en la que mientras el conjunto de la industria acumula experiencia, los costos
de las firmas van disminuyendo.
Siguiendo a Ocampo (1991), la naturaleza de estas economías está asociada
fundamentalmente con la acumulación de conocimiento y, en consecuencia, de capital
humano. Así, el proceso puede estar asociado al aprendizaje por experiencia, pero también a
esfuerzos de educación y creación de ese conocimiento. Por lo tanto, es necesario que no
existan retornos decrecientes al uso del conocimiento o que sus beneficios no puedan ser
apropiados enteramente, dado que en ese caso existirían externalidades de tipo sectorial o
también de carácter macroeconómico ligadas a la acumulación del mismo. En esas
condiciones, la productividad es en gran medida un resultado del proceso de producción.
Además, este tipo de economías también puede derivarse de una ventaja comparativa
inicial o de ser pionero en una industria. Por último, cabe destacar que las economías
dinámicas pueden estar asociadas a la comercialización además de a la producción, es decir al
desarrollo de redes comerciales y de conocimiento de los mercados. Conjuntamente, tanto
esas economías como las de producción pueden estar asociadas al desarrollo del mercado
interno y al del mercado externo.
2.1.3.2.2. Comercio Intraindustrial
De acuerdo a lo que se vino desarrollando anteriormente, las teorías clásicas se habían
ocupado del comercio interindustrial, es decir el intercambio de productos de diferentes
industrias. Esto requería que los países fueran diferentes en sus dotaciones de recursos y se
explicaba por la ventaja comparativa y el modelo H-O. Si bien este tipo de especialización se
sigue dando, no es el tipo de industrialización general que han adoptado los países industriales
desde la Segunda Guerra Mundial. Estos han optado por una forma más precisa de
especialización, dejando de hacer hincapié en industrias enteras. En lugar de ello se han
inclinado por la especialización intraindustrial, haciendo foco en determinados productos dentro
de una determinada industria. Con este tipo de especialización, la apertura del comercio no
suele llegar a eliminar o contraer industrias enteras. No obstante ello, los volúmenes de
productos fabricados y vendidos por cada país cambia.
Los principales factores determinantes del comercio intraindustrial son enumerados por
González Blanco (2011):
21
a) Una parte puede ser explicada por la ventaja comparativa. Se trataría del caso de
comercio de productos sustituibles en su consumo, pero diferenciados en sus inputs.
Es decir que se puede tratar del mismo tipo de producto, pero que por la diferencia en
la dotación de factores se elaboran con distintas materias primas.
b) Un factor considerado fundamental que es la diferenciación de productos.
c) Las economías de escala, que también explican el comercio intraindustrial, así como la
innovación y las diferencias tecnológicas.
Carbaugh (2010) destaca que el comercio intraindustrial implica flujos de mercancías
con requerimientos de factores similares e incluye tanto el comercio de bienes homogéneos
como de productos diferenciados. La causa de que se comercie con productos homogéneos
puede encontrarse en la existencia de costos de transporte o también en el fenómeno
estacional (esto es por ejemplo que en determinada época del año se exporte un bien y en otro
momento de ese año deba importarse por cuestiones climáticas). Sin embargo, el autor
destaca que la evidencia empírica sugiere que la mayor parte de este tipo de comercio se da
con bienes diferenciados. En los países industriales, el comercio intraindustrial se suele dar
cuando los productores atienden la demanda de la mayoría, dejando de lado la minoría.
Asimismo, también puede explicarse por la superposición de segmentos de demanda entre los
países participantes del comercio internacional.7
2.2 HETEROGENEIDAD DE LAS FIRMAS Y EXPORTACIONES
2.2.1. Los costos de comerciar y la heterogeneidad de las firmas
Existe una notable dificultad para reconciliar los “hechos estilizados” del
comportamiento exportador con los modelos tradicionales desarrollados a lo largo de la sección
anterior. La razón de ello se encuentra en que dichos modelos asumen firmas homogéneas, es
decir que, bajo los supuestos de los mismos, todas las firmas pertenecientes a un mismo sector
(el de las ventajas comparativas) deberían ser exportadoras y productivas en igual medida. Sin
embargo, la realidad de las diferentes economías muestra que, para un mismo sector, existe un
número importante de firmas que no exporta y además se observa heterogeneidad en la
productividad de las mismas. Si bien los modelos de competencia imperfecta y economías de
escala intentan mejorar esos modelos tradicionales, tampoco ofrecen una buena explicación
7 El primero en abordar el comercio internacional desde el lado de la demanda fue Linder (1961). El
autor separó las causas del comercio de los productos primarios de los manufacturados. En el caso de los primeros podían explicarse con la teoría de diferencias en la dotación de factores, en cambio el comercio de los productos manufacturados debe ser explicado por las condiciones de la demanda interna. Esto encuentra explicación en que las firmas elaboran los productos considerando los gustos del mercado más grande del país. Son esos bienes los que determinan qué exportará la empresa. Es decir que lo que se exporta es determinado por la producción definida por el mercado interno (Carbaugh, International Economics, 13th edition, 2010 p.90)
22
dado que la mayoría mantienen el supuesto de la firma representativa que es la que produce
una variedad del bien con retornos crecientes a escala (Álvarez y López, 2005).
La pregunta que surge entonces a raíz de lo anterior es ¿por qué razón existen firmas
que exportan y otras que no lo hacen si se desenvuelven en el mismo sector? La respuesta
que da la teoría a este interrogante es que son los costos de exportar los que en mayor medida
determinan que algunas empresas opten por abrirse a los mercados externos mientras que
otras no lo hacen. Esto se debe a la heterogeneidad de cada firma respecto a la estructura de
dichos costos (Das, Roberts y Tybout, 2007; Mayer y Ottaviano, 2008; Wagner, 2007).
En consecuencia, Álvarez y López (2005) destacan que en los últimos años se han
desarrollado nuevos modelos de comercio internacional que abandonan dos de los supuestos
básicos de la teoría tradicional. En primer lugar deja de considerarse la figura de la firma
representativa con idénticas tecnologías, y por último se deja de tener en cuenta el hecho de
que exportar no represente costo adicional alguno para las empresas.
Para Anderson y Van Wincoop (2004) los costos de comerciar, definidos de manera
amplia, incluyen todos los costos en los que se incurre para hacer llegar el bien al consumidor
final. Por lo tanto, cuando se habla de los costos de exportar no sólo debe considerarse el
costo de producción del bien en sí mismo, sino también otros costos tales los como los costos
de transporte (entendiendo por tales los costos de flete y el tiempo utilizado en el mismo), las
barreras de ingreso a los mercados externos (barreras arancelarias y no arancelarias), los
costos de información sobre la demanda y la operatoria del mercado de destino, costos de
cumplimiento de contratos, costos asociados a la utilización de diferentes monedas extranjeras,
costos legales (ligados a reglamentaciones) y costos de distribución, entre otros.
Precisamente, si la firma decide exportar se enfrenta a una serie de costos
adicionales, algunos de los cuales tienen la característica de ser “hundidos” (Bugamelli e
Infante, 2003). En este sentido, Das, Roberts y Tybout (2007)8 aportan evidencia acerca de que
los costos de entrada resultan fundamentales. En consecuencia las firmas no orientan su
producción hacia mercados extranjeros a menos que el valor presente del flujo de beneficios
esperados por exportar sea lo suficientemente grande. Otra evidencia empírica es aportada por
Bernard y Jensen (2004) donde encuentran que los costos de entrada y la heterogeneidad de
las firmas son sustanciales en EEUU.
2.2.2. Proceso de la auto-selección: relación entre la productividad de la firma y el
comportamiento exportador
Estos nuevos modelos de comercio internacional que se han desarrollado buscan dar
una explicación teórica a los procesos de autoselección de las firmas que se dan en el mercado
de exportación.
8 Mediante la utilización de un modelo dinámico estructural que caracteriza las decisiones que debe
tomar la firma en cuanto a la exportación, y que es aplicado a datos a nivel firma para tres industrias manufactureras colombianas.
23
De acuerdo a Da Costa Ferré (2008), el proceso de autoselección implica que son sólo
aquellas empresas que resultan más productivas las capaces de comenzar a exportar y
mantenerse en el mercado externo. Esto se debe a que son este tipo de firmas las que
consiguen enfrentar los altos costos que envuelve la entrada a los mercados de exportación.
Es en razón de ello que las firmas que se orientan también a mercados externos muestran
mayores niveles de productividad frente a las que sólo se desenvuelven en el mercado local.
Desde la teoría se han construido varios modelos para representar el comercio
internacional desde el nivel de las firmas y explicar la hipótesis de autoselección, destacándose
el de Melitz (2003) y el de Bernard, Eaton, Jensen y Kortum (2003). En adición, existen otros
trabajos que han seguido la línea de investigación de esta hipótesis y que merecen ser
enunciados como los de Álvarez y López (2005) y Yeaple (2005). Estos trabajos coinciden en
que las barreras al comercio son el eje que determinan qué firmas pueden exportar y cuáles
resultan limitadas a vender sólo dentro de las fronteras. De esta manera, las empresas que
entran y permanecen en el mercado exportador son más productivas que las que salen9.
En el trabajo desarrollado por Melitz (2003), se adapta el modelo de industria dinámico
de Hopenhayn10
a una estructura de mercado con presencia de competencia monopolística, en
situación de equilibrio general. Además, como lo expone el autor, “se provee una extensión al
modelo de comercio de Krugman (1980) que incorpora diferencias de productividad a nivel de
las firmas” (pp.2). Melitz busca explicar la existencia de diferencias en las productividades que
muestran las empresas dentro de un mismo sector, mediante la construcción de un modelo
dinámico que incorpora firmas heterogéneas en la industria, concluyendo que son las empresas
exportadoras las que presentan mayores niveles de productividad. Sin embargo, además de
analizar el impacto que tiene la apertura a los mercados externos en las firmas, también analiza
el efecto en la productividad a niveles industrial e intraindustrial.
A nivel intraindustrial, Melitz observa que se da una reubicación de las empresas
debido a que las menos productivas salen de la industria motivando a las firmas más
productivas a ingresar, generando una mejora en la eficiencia del sector. Con ello explica como
el comercio provoca que la productividad agregada mejore (producto de la reubicación de las
empresas que presentan mayores niveles de eficiencia) sin que ocurra lo mismo para las firmas
individualmente.
En cuanto al análisis a nivel de industria este autor llega a la conclusión de que la
misma se verá beneficiada, producto de la apertura de las firmas a los mercados extranjeros.
Esto tiene su fundamento en el crecimiento de la productividad del sector, además de la mejora
9 Si bien las empresas deben salir del mercado exportador (por su escasa productividad frente a las
entrantes y permanentes), continuarán presentando niveles de productividad superiores a las no exportadoras (Da Costa Ferré, 2008). 10
Este modelo dinámico estocástico para una industria competitiva demuestra que las firmas permanecerán en el mercado doméstico siempre que esperen un beneficio en el futuro. Así, las empresas que esperan un nivel de productividad más bajo (que no garantice la existencia de beneficios positivos en un período posterior) abandonarán el mercado (Hopenhayn, 1992).
24
del bienestar general. Ahora bien, puesto que la entrada a los mercados externos es costosa11
(como se expuso en el apartado anterior) las empresas dentro de un mismo sector mostrarán
comportamientos diferentes en cuanto al comercio. Existirán firmas que incrementarán su
productividad y nivel de renta, otras que mostrarán niveles inferiores en dichos parámetros y
otras que no podrán permanecer en el mercado.
De esta manera, y de acuerdo a lo expuesto en su investigación, Melitz acaba por
dividir a las firmas en cuatro grupos diferentes de acuerdo a las ganancias/pérdidas en sus
niveles de productividad y el comportamiento que deben adoptar: a) un primer grupo
compuesto por aquellas empresas que resultan más eficientes y presentan elevados niveles de
productividad, que son las que exportan e incrementan su participación en los mercados así
como también sus beneficios; b) otro grupo que si bien presentan menores niveles de eficiencia
aún pueden continuar exportando e incrementar su participación en el mercado, pero
enfrentando pérdidas en sus beneficios; c) un grupo que integran aquellas firmas cuyos niveles
de productividad son aún más bajos, de modo que se ven forzadas a participar únicamente del
mercado doméstico presentando pérdidas en sus beneficios y participación en el mercado; y d)
las firmas menos eficientes que se ven forzadas a abandonar la industria12
.
Así, se concluye la presencia del proceso de autoselección para explicar la relación que
existe entre los niveles de productividad que exhiben las firmas y la orientación exportadora,
resultando ser aquellas que muestran mayores niveles de productividad las que exportan.
Bernard et. al. (2003) extienden la teoría Ricardiana para adaptarla a varios países con
la presencia de barreras geográficas y la existencia de competencia imperfecta. Con el
propósito de analizar lo que sucede a nivel de la firma individual ante la exposición al comercio
internacional, el modelo es aplicado a las firmas estadounidenses observando el comercio
bilateral de dicha nación con 46 de los socios comerciales más importantes.
Para poder lograrlo los autores remarcan tres hechos fundamentales: a) en primer
lugar, para contemplar la heterogeneidad de las plantas se introducen diferencias ricardianas
en la eficiencia tecnológica entre los productores y los países; b) luego para poder explicar la
coexistencia, dentro de una misma industria, de firmas exportadoras y aquellas que solo
abarcan mercados domésticos introducen costos de exportación de tipo “iceberg”13
; c) se
incorpora una estructura de mercado de competencia imperfecta a la Bertrand con markups
variables, de forma tal que las diferencias en la eficiencia tecnológica no sean absorbidas por
diferencias en los precios de los productos (eliminando diferencias en la productividad medida
entre plantas).
11
En este modelo son los costos fijos hundidos los que funcionan como barreras de entrada a los mercados exteriores. 12
Como lo explica Melitz “la exposición al comercio genera un tipo de evolución Darwiniana” (pp. 26) 13
Esto implica que los costos a una determinada localización son proporcionales a los costos de producción. En este punto cabe destacar la diferencia respecto al tratamiento que hace Melitz (2003) en su modelo donde los costos eran tomados como fijos y hundidos.
25
Bajo estos lineamientos las firmas más eficientes podrán establecer markups más altos
que sus competidores, por lo que mostrarán mayores niveles de productividad. De esta manera
las más eficientes acabarán por expulsar a sus competidores de los mercados extranjeros.
Como resultado, los autores encuentran que las firmas exportadoras en Estados
Unidos presentan mayores niveles de productividad, son un número reducido, tienden a tener
un mayor tamaño y muestran una pequeña proporción de sus exportaciones respecto a las
ventas.
Además de las investigaciones recién enunciadas, que resultan ser de las más
relevantes en el cuerpo teórico sobre el tema, existen otros trabajos que confirman el sentido
de la relación productividad – comportamiento exportador. En uno de ellos, Álvarez y López
(2005) también corroboran este fenómeno de autoselección, realizando diversos análisis
empíricos para el caso de las firmas chilenas. Los autores arriban a la conclusión de que las
firmas exportadoras presentan niveles de productividad notablemente superiores a aquellas
que no se desenvuelven en los mercados externos.
En adición, pueden enunciarse otras investigaciones que confirman este fenómeno
para otros países, como es el caso de: Van Biesebroeck (2004) que realiza el análisis con
datos de firmas de la industria manufacturera para nueve países de África, Baldwin y Gu (2003)
lo hacen con las firmas manufactureras canadienses, Eaton et. al. (2011) adoptan el enfoque
de Melitz y lo aplican para las firmas exportadoras francesas e Isgut (2001) lo corrobora para
las manufactureras en Colombia.
Por otra parte, Yeaple (2005) presenta un modelo de comercio de equilibrio general en
el que las firmas son homogéneas. Sin embargo, estas deben elegir una tecnología de un
conjunto de tecnologías competidoras y elegir los empleados de un conjunto de trabajadores
con habilidades heterogéneas. En el equilibrio la interacción entre la tecnología adoptada, los
costos de comerciar en mercados extranjeros y la disponibilidad de los trabajadores con
habilidades heterogéneas es la que da lugar a la heterogeneidad entre las propias firmas, dado
que estas eligen en forma endógena que tecnología emplear y que tipo de trabajador contratar.
El modelo también permite observar que las firmas que participan en el comercio internacional
resultan ser superiores a las que no exportan en sus niveles de productividad.
2.3 LA ESTRATEGIA COMPETITIVA COMO FACTOR EXPLICATIVO DE LAS
EXPORTACIONES
Otro punto importante a analizar es la estrategia que adopta la empresa. Si bien la
literatura existente sobre el comportamiento exportador de las firmas es diversa, gran parte de
ésta ha hecho particular hincapié en las motivaciones para que las empresas decidan
orientarse a mercados externos, a la vez que se presta menos atención a las características
propias de las firmas y su influencia sobre la propensión exportadora de las mismas (Javalagi
et. al. 2000).
26
Este punto puede enfocarse desde la teoría de los recursos y las capacidades
organizacionales, la cual sostiene que los factores claves que explican el desempeño de la
empresa son sus recursos y capacidades, es decir que son internos a la firma. Así, sólo las
firmas que logren desarrollar factores o condiciones que las pongan en un nivel de
competitividad superior al resto de las empresas serán las que logren expandir su alcance
hacia mercados externos (Monreal Pérez 2009). En adición, Chandler (1992) postula que las
capacidades humanas son fundamentales para lograr desarrollar todo el potencial de los
procesos tecnológicos, por lo que también plantea la necesidad de estudiar la característica de
las firmas.
2.3.1. La estrategia competitiva de las firmas
De acuerdo a lo propuesto por Esser et. al. (1996) la competitividad industrial no surge
espontáneamente al modificarse el contexto macro ni se crea exclusivamente por el accionar
de la empresa a nivel micro, sino que es producto de una interacción compleja y dinámica entre
la capacidad de aprendizaje de las empresas (que buscan simultáneamente eficiencia, calidad,
flexibilidad y rapidez de reacción), patrones de organización, políticas macroeconómicas,
políticas sectoriales y la estructura de dichos sectores.
Así, para los autores citados, los factores que influyen en la competitividad pueden ser
clasificados en diferentes niveles. Algunos de ellos se hallan en el ámbito de la empresa por lo
que ésta puede ejercer un control total de los mismos, siendo éste el nivel microeconómico. Un
segundo grupo de factores, el sectorial, está compuesto por aquellos que son específicos de la
rama industrial, por lo que afectan en forma similar a firmas pertenecientes a una misma rama
de actividad. Un tercer grupo, denominado mesoeconómico, está integrado por aquellos
factores que se relacionan con el entorno de la empresa y sobre los cuales esta no puede
ejercer control alguno. Por último, los autores también enuncian el nivel macroeconómico, el
cual incluye los factores relacionados con las políticas adoptadas a nivel país (presupuestaria,
monetaria, fiscal, etc.).
2.3.2. Factores al interior de la firma.
El desarrollo tecnológico y las innovaciones se han convertido en factores cruciales
para la competitividad de las firmas, la cual se ha vuelto una exigencia para la supervivencia de
las empresas y la obtención de resultados positivos. Las innovaciones se pueden clasificar en
función de su impacto en los productos de la empresa, los procesos que hacen posible su
surgimiento y la gestión (Estrada et. al. 2009).
En ese sentido, Bell y Pavitt (1992) realizan una distinción entre dos tipos de stocks de
recursos en las firmas. El primero de ellos es la capacidad de producción, que incorpora los
recursos utilizados para producir bienes industriales a determinados niveles de eficiencia y con
27
una combinación dada de inputs (comprende equipos, habilidades de los trabajadores, las
características de los insumos y productos y los sistemas organizativos). El segundo de los
conceptos es la capacidad tecnológica, la cual incorpora los recursos necesarios para generar
y dirigir el cambio tecnológico (comprende las habilidades, conocimiento, experiencia y las
estructuras y relaciones institucionales, es decir los recursos intangibles de las firmas). Es esta
capacidad tecnológica la que permite introducir las nuevas tecnologías al sistema productivo y
lograr la mejora del mismo. En adición, los autores destacan que la capacidad tecnológica es el
resultado de la experiencia y el aprendizaje de la firma, razón por la cual la encuadran como
resultado de la capacidad de producción.
Debido a la importancia que reviste la innovación para la competitividad de las firmas,
diversos autores han tratado la relación entre ambas. Tal es el caso de los trabajos realizados
por Roberts (1999) y Baldwin y Gellatly (2006). En ambos casos los autores hallaron que el
establecimiento de mecanismos para la innovación por parte de las firmas es un factor que
contribuye de manera sustancial a la competitividad y permite afrontar de mejor manera los
desafíos que plantea la competencia.
Yoguel y Boscherini (1996) exponen que la capacidad innovativa de la firma resulta
fundamental para mantener ventajas competitivas, en el marco del proceso de competencia y
en el intento de diferenciación impulsados por el contexto globalizado. En este sentido, resulta
fundamental destacar que la innovación constituye una fuente de competitividad siempre y
cuando permanezca como específica de la firma, es decir que no pueda ser imitada por sus
competidores14
.
Mirraño y García (2003) manifiestan que la calidad es un factor estratégico clave para
la competitividad y el éxito de las empresas dentro del entorno competitivo en el cual deben
desarrollar sus actividades. En adición, Zornosa (2004) agrega que la importancia de la calidad
impacta esencialmente en tres áreas fundamentales: la satisfacción del cliente, la obtención de
una ventaja competitiva duradera y en las capacidades organizacionales. Además, enuncia un
conjunto de investigaciones realizadas por varios autores en las que se halla evidencia a favor
de la relación existente entre la calidad en los productos (o el proceso productivo) y la
competitividad de la firma.
Tal como lo exponen Estrada et. al. (2009) el medio con mayor difusión para dar
garantía de la noción de calidad, y que está más relacionado con ésta, es la certificación, cuyo
objetivo final es garantizar que el producto se realiza en base a un proceso que se rige por las
normas establecidas15
. En este sentido, Ayala et. al. (2004) destacan que los beneficios de la
posesión de certificaciones pueden clasificarse en dos grupos: externos e internos. Esto lo
enfocan desde el punto de vista tecnológico, por lo cual las ventajas externas estarían
14
Boscherini y Yoguel (1996) hablan del conocimiento tácito, el cual se manifiesta en la capacidad innovativa de las firmas (definida como la capacidad de adaptarse a los cambios e imponerlos). Los autores expresan que ese conocimiento tácito será fuente de competitividad siempre y cuando no pueda ser difundido ni codificado por el resto de las firmas. 15
Los autores destacan que, con el incremento del comercio internacional, se ha acrecentado la consideración por las certificaciones de calidad, de modo que también se aseguren los procesos bajo las normas que rigen en los mercados externos.
28
comprendidas por la mejora en la imagen por parte de los clientes y las implementaciones de
barreras técnicas (fuente de ventaja competitiva). Además, las ventajas internas implicarían
reducción en los costos por “no calidad”, dinamización de la PyME hacia la mejora,
asignaciones claras en cuanto a responsabilidades, entre otras.
Powell (1995) aclara que si bien a priori puede pensarse en la certificación como una
ventaja fácilmente imitable, existen diversos factores que hacen que no todas las empresas
deseen imitar a sus competidores en lo que refiere a la obtención de certificaciones. Dentro de
estos motivos se destacan: a) la ventaja relativa observada por la firma, respecto al beneficio
que percibe la misma por cambiar sus prácticas y adoptar nuevas certificaciones; b)
compatibilidad, lo cual tiene que ver con el grado de percepción de la firma respecto a la
relación de la certificación con sus necesidades, valores y experiencia; c) simplicidad, referida
al grado de entendimiento y aplicabilidad; d) realización, relacionado al grado en que se puede
experimentar con sobre una base limitada; y e) observabilidad, por parte de la firma en relación
a la observación de los beneficios ligados a la adopción de la medida.
2.3.3. Factores Sectoriales.
Urraca Ruíz (2000) explica que los trabajos pioneros sobre patrones sectoriales de
innovación se iniciaron en el marco de las teorías evolutivas y en contextos dinámicos donde
cada patrón venía dado por el estado en el que se encontraban las industrias dentro del ciclo
de vida tecnológico de los productos y en correspondencia con una determinada estructura
industrial. Sin embargo, con posterioridad surgió una línea de trabajos que considera que la
similitud de los modos de innovar viene de la mano de las características de los regímenes
tecnológicos sectoriales.
Tal como lo expone Burachik (2000), las actividades industriales difieren en las
modalidades que asumen los procesos de creación de nuevos conocimientos. Las diferencias
en la oportunidad tecnológica y en las condiciones de apropiabilidad contribuyen a definir esos
regímenes tecnológicos.
Dentro de este marco, surge la taxonomía de Pavitt. El potencial de una firma para
innovar o generar un cambio tecnológico responde fundamentalmente a un proceso específico
de la misma. Así, los patrones de innovación son acumulativos, por lo que la trayectoria
tecnológica de una firma se encontrará determinada en gran medida por su pasado, por el
desempeño de sus actividades productivas (Pavitt, 1984).
De esta manera, el desarrollo de la actividad principal de la firma resulta en una
acumulación de conocimientos y habilidades que condicionan su capacidad innovativa,
definiendo una trayectoria tecnológica determinada. Consecuentemente, dicha trayectoria
tecnológica será la misma para las firmas que se desempeñen en una actividad similar. Acorde
con ello, dicho autor realiza una agrupación en sectores de actividad con igual trayectoria
tecnológica, determinando tres categorías: dominadas por proveedores, producción intensiva y
basadas en la ciencia. Esta clasificación se realiza a partir de tres factores: las fuentes de
29
tecnología, las necesidades de los usuarios y el modo de apropiación de los beneficios
producidos por el cambio.
De acuerdo a la categorización enunciada por Pavitt, Burachik (2000) destaca que
mientras en los países avanzados las firmas pertenecientes a los dos últimos grupos son
normalmente generadoras de innovaciones, en los países de menor desarrollo relativo son
típicamente imitadoras de tecnología importada. Según este autor, esto último se caracteriza
por la adopción de innovaciones incorporadas en los equipos productivos y/o en los insumos
intermedios que utilizan. Por lo tanto, la intensidad de sus actividades “innovativas-imitativas”
se encuentra asociada al ritmo con que incorporan los equipos y materiales más modernos,
desarrollados generalmente en los países más avanzados.
Resumiendo la idea planteada por Pavitt (1984), se considera que los factores de
alcance sectorial son los que definen el comportamiento a seguir por una firma que busca
competir de modo exitoso en su sector de actividad. Esto tiene su fundamento en el rol de las
diferencias que destaca en su taxonomía para identificar regularidades en las trayectorias
tecnológicas de las firmas innovadoras.
Milesi (2006) caracteriza los patrones de innovación para la industria manufacturera
argentina, a partir de la repetición de una serie de indicadores: a) los insumos del proceso, que
comprende gastos, esfuerzo, recursos humanos destinados a innovación, entre otros; b) las
fuentes de la innovación, que envuelve las fuentes de información, origen de la tecnología,
fuentes de conocimiento, bases del conocimiento, entre otras; c) resultados, esto es el tipo de
innovación, novedad, resultados tecnológicos, entre otros; y d) formas de apropiación
(alternativamente, formas de protección). En adición, enfatiza que dichos patrones están
asociados tanto a características estructurales de las firmas (sector de actividad, antigüedad,
tamaño y origen del capital), como a su desempeño económico (ventas, empleo y
exportaciones).
2.4 EL TAMAÑO DE LA FIRMA Y LAS EXPORTACIONES
El tamaño de la firmas como determinante del comportamiento exportador de las
mismas ha sido un factor largamente estudiado por la literatura. Sin embargo, no existe una
conclusión clara a la hora de determinar la existencia y el efecto de dicha relación (Horta,
2012). En este sentido, Monreal Pérez (2009) destaca que si bien la mayoría de los estudios
tienden a confirmar la existencia de asociación positiva entre ambas características, también
hay evidencia que revela una relación poco clara e incluso algunas la encuentran negativa16
.
Siguiendo lo expuesto por Archarungroj y Hosino (1998), la importancia del tamaño de
la firma como variable explicativa de la propensión exportadora radica en que da una idea de
16
Archarungroj y Hosino (1998) presentan una síntesis de los trabajos que tratan la relación entre el tamaño de la firma y la actividad exportadora. Para ello agrupan las investigaciones de acuerdo a lo que cada una mide como comportamiento exportador (p. 80).
30
los recursos con los que cuenta la empresa. Además, esta característica se convierte en un
criterio simple no solo para poder agrupar a las empresas que presentan una conducta similar
en lo que a exportaciones refiere, sino también para evaluar las limitaciones a las que se
enfrentaron para orientarse a los mercados extranjeros.
Zou y Stan (1998) encuentran evidencia variable respecto a la relación. En dicho
trabajo, los autores observan la existencia de una relación positiva entre el comportamiento
exportador de la firma y su tamaño si este último es medido en términos de ventas totales.
Contrariamente, si el tamaño es observado en términos de la cantidad de empleados que
posee la empresa el efecto que hallan es negativo.
Adicionalmente, Ortiz y Muñoz (2006) buscan analizar la relación entre el tamaño de
las firmas y la propensión exportadora, investigando a PyMES exportadoras españolas. Sin
embargo, los autores no logran encontrar una relación clara entre ambas características.
Verwaal y Donkers (2001), por su parte, sostienen que uno de los temas centrales del
debate acerca de la relación entre el tamaño de las firmas y la actividad exportadora, es el
impacto de los recursos limitados. En este sentido, las empresas más grandes son más
propensas a tener la base de recursos necesaria para desarrollar la actividad exportadora
exitosamente. En adición destacan el trabajo de Wolf y Pett (2000), donde encontraron que las
pequeñas empresas son capaces de seguir una estrategia exportadora mediante el empleo de
habilidades específicas. Conjuntamente las empresas más grandes, con una base más amplia
de habilidades, tienen una probabilidad de exportar mayor (proporcionalmente a su amplitud de
conocimientos). Por lo tanto, dado el tipo adecuado de los recursos, una pequeña empresa
puede ejecutar una estrategia de exportación tan eficazmente como las grandes empresas.
2.5 HIPÓTESIS
Del análisis de la literatura realizado en esta última sección se desprenden las
siguientes hipótesis:
H1) Las PyMES industriales argentinas que presenten mayores niveles de productividad
tienen mayor probabilidad de orientarse a mercados extranjeros.
H2) La probabilidad de que las PyMES industriales argentinas exporten es mayor si llevan
a cabo actividades de innovación.
H3) Las PyMES industriales argentinas que poseen algún tipo de certificación, o están en
proceso de obtenerlas, tienen una mayor probabilidad de realizar exportaciones.
H4) La probabilidad de que las PyMES industriales argentinas realicen exportaciones
difiere según la rama de actividad en la que se desempeñan.
H5) La probabilidad de que las PyMES industriales argentinas realicen exportaciones
difiere según el tamaño de las mismas.
31
3. METODOLOGÍA
3.1. Fuente de datos:
La fuente de información de la cual provienen los datos utilizados en este trabajo es el
MAPA PYME. El mismo fue realizado por la Subsecretaría de la Pequeña y Mediana Empresa
y Desarrollo Regional (SEPYME), dependiente del Ministerio de Industria de la Nación. El
universo de estudio del MAPA PYME está conformado por empresas cuya actividad principal
está comprendida dentro de los sectores de actividad de Industria, Comercio, Hoteles,
Restaurantes, Transporte y Resto de Servicios; donde para realizar la categorización de las
empresas por su tamaño, la SEPYME adopta el criterio de las ventas totales expresadas en
pesos ($) según la rama de actividad17
.
La muestra se elaboró a partir de la información proveniente del Censo Nacional
Económico 2005 (CNE 2005) para los locales que poseen más de 4 y hasta 250 ocupados.
Así, la selección de la muestra de locales se llevó a cabo empleando la técnica de
números aleatorios permanentes (PRN por sus siglas en inglés) para una selección
proporcional al tamaño, siendo la medida de tamaño el “Personal Ocupado”. Sin embargo, se
debieron reemplazar algunos locales de la muestra debido a errores de marco (error de
codificación de actividad, empresas del Estado, Grandes Empresas, etc.).
Finalmente, aquellos locales que no forman parte de la muestra fueron excluidos
principalmente por:
Pertenecer a grandes empresas o grupos extranjeros.
Ser instituciones sin fines de lucro, unidades auxiliares o pertenecer al Sector
Público.
Estar dentro de las ramas de actividades agropecuarias, pesca, minería,
construcción, electricidad y gas.
Pertenecer a ramas de actividad donde más del 90% de las empresas
presentan registros de 0-4 ocupados, ya que se consideran microempresas.
La recolección de los datos se llevó a cabo mediante la concurrencia de encuestadores
a las empresas, para lo cual el relevamiento se realizó en diferentes operativos.
Para el presente trabajo se usan los datos relevados en Octubre de 2008. Del conjunto
de datos se seleccionan aquellas empresas que pertenecen al sector industrial (ramas 15 a
37).
17
La agrupación de ramas consideradas se conforma según la Clasificación Nacional de Actividades Económicas 2004.
32
3.2. Técnicas estadísticas:
3.2.1. Modelo de regresión logística:
Tal como lo destacan Hosmer y Lemeshow (2000) lo que distingue a un modelo de
regresión logística de un modelo de regresión lineal es que la variable dependiente del primero
se presenta como binaria o dicotómica. Así, este tipo de modelo se encuadra dentro de los
denominados Modelos Lineales Generalizados (GLM por sus siglas en inglés).
Los GLM suponen que la distribución de la variable dependiente pertenece a una
familia exponencial (por ejemplo, binomial, de Poisson, multinomial, normal, o gamma), y que
se caracteriza por un componente aleatorio, un componente sistemático y una función de
enlace entre los dos (Nelder y Wedderburn 1972). En términos de Agresti (2002) el
componente aleatorio identifica la variable dependiente y su distribución de probabilidad; y el
componente sistemático especifica las variables explicativas utilizando un predictor lineal.
Siguiendo la variable dependiente una distribución Bernoulli, la importancia de este
modelo radica en que permite expresar el logaritmo de las probabilidades como una función
lineal en los parámetros mediante la transformación logística (Hosmer y Lemeshow, 2000). El
modelo, entonces queda expresado por:
(
)
Donde:
g = Función de enlace logística
µi = Pi (y = 1)
Xi = Variables explicativas
β = Parámetros poblacionales
i = 1, … , n ; unidades muestrales
Existen dos características del modelo logit que merecen ser destacadas: a) mientras
que la probabilidad va de 0 a 1 (necesariamente debe estar sujeta a dicho intervalo) el
logaritmo de la razón de probabilidades puede adoptar cualquier número real; b) si bien el
logaritmo de la media es lineal en las variables explicativas y parámetros, las probabilidades en
sí mismas no lo son. De acuerdo a este último punto, Agresti (2002) señala que al resultar las
observaciones binarias de una relación no lineal con las covariables, el efecto de un cambio en
estas últimas será mínimo cuando la probabilidad esté cercana a sus valores extremos (0 y 1) y
mayor para probabilidades próximas a 0,5.
La probabilidad se obtiene a partir de la función de enlace inversa. Esta es:
33
Existen varias razones por las cuales el enlace logístico es preferido frente a otros
modelos. Una de las más destacadas es la facilidad que el logaritmo de las chances reviste a la
hora de interpretarlo en términos de cocientes de chance (odds ratios) que son más simples de
entender (Pendergast et. al. 1995).
Las chances quedan definidas por la siguiente ecuación:
resultando ser entonces el cociente entre la probabilidad de éxito (µ) y la probabilidad de
fracaso (1-µ). Siempre será un valor no negativo, donde el valor 1 indica que es igual de
probable que el fracaso.
Para el caso de un modelo con una única variable explicativa el cociente de las
chances (CC) quedará definido por el cociente de las chances de dos grupos de observaciones
binarias. Partiendo de la expresión del logit:
⁄
⁄
((
)
(
))
donde el parámetro β1 captura el cambio en el logaritmo de las chances al pasar X del valor 0
al 1. Siguiendo a Agresti (2002), el cociente de las chances se obtiene exponenciando el valor
de dicho parámetro:
log (CC) = β1
CC = exp (β1)
Pendergast et. al. (1995) destaca que en los GML, al estar completamente especificada
la distribución de los datos, es viable la estimación de los parámetros mediante máxima
34
verosimilitud. Además agrega que esa estrategia es óptima en el sentido de que se presenta
una solución con varianza mínima asintótica para todas las estimaciones18
.
Agresti (2002) remarca que existen dos pruebas de significatividad estandarizadas para
realizar inferencias sobre grandes muestras y contrastar la hipótesis nula de independencia H0)
β = 0. Estas son el estadístico de Wald y el estadístico de la razón de verosimilitud.
3.2.1.1 Contraste de Wald:
Este test se obtiene mediante la comparación entre la estimación máxima verosímil del
parámetro ( 1) y la estimación de su error estándar (SE). Bajo el cumplimiento de la hipótesis
nula β1 = 0 el estadístico de prueba adopta una distribución normal estándar.
El estadístico queda definido como
3.2.1.2 Estadístico de la razón de verosimilitud:
⁄
donde L0 y L1 denotan las funciones del logaritmo de la verosimilitud maximizadas para un
modelo bajo la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (Ha) respectivamente. A medida que
el número de observaciones tiende a infinito el estadístico -adopta una distribución chi-
cuadrado con grados de libertad equivalentes a la diferencia entre las dimensiones de los
espacios paramétricos (Agresti, 2002).
3.2.2 Bondad del ajuste:
El análisis de la bondad del ajuste consiste en evaluar el grado de ajuste del modelo al
conjunto de los datos. Esto quiere decir evaluar si los valores observados y los valores
ajustados resultan ser semejantes. A continuación se describen las medidas para llevar a cabo
este análisis.
18
En este sentido, Hosmer y Lemeshow (2000) afirman que este método produce valores, para los parámetros desconocidos, que maximizan la probabilidad de obtener el conjunto de datos observados (es decir que maximizan la probabilidad de ocurrencia).
35
3.2.2.1 Estadístico Chi-cuadrado de la razón de verosimilitud:
Este estadístico para el contraste de bondad de ajuste del modelo se obtiene a partir de
la ecuación [7]. En este caso el cociente dado por l0 / l1 denota el cociente entre las funciones
del logaritmo de la verosimilitud maximizadas para el modelo bajo la hipótesis nula y en la
población. Esta hipótesis nula sugiere que los coeficientes de la regresión logística son iguales
a cero. A medida que el estadístico va tomando valores cada vez mayores aporta mayor
evidencia para rechazar la hipótesis nula a un cierto nivel de significación α (Hosmer y
Lemeshow, 2000).
Cabe destacar que este estadístico tiene distribución asintótica chi-cuadrado con
grados de libertad igual a la diferencia entre la dimensión del espacio paramétrico y la
dimensión de este espacio bajo la hipótesis nula (modelo inicial).
3.2.2.2 Estadístico de Hosmer y Lemeshow:
En esta prueba estadística se propone la agrupación de las observaciones en deciles,
dado que proponen 10 grupos, según las probabilidades estimadas. Así el estadístico queda
definido según la siguiente fórmula:
∑( )
( ) [ ]
Donde:
yij = resultado para la observación j en el grupo i
i = 1, … , 10; j = 1, … , ni
Probabilidad estimada
Cabe destacar que al ser 10 los grupos los grados de libertad serán 8. La hipótesis nula
establece que no hay diferencias entre los valores observados y ajustaos por el modelo.
3.2.3 Evaluación del poder predictivo del modelo:
3.2.3.1 Tablas de clasificación:
Esta tabla es el resultado de realizar una clasificación cruzada de la variable respuesta,
“y”, con una variable dicotómica cuyos valores se obtienen a partir de las probabilidades
estimadas de la regresión logística. Cada probabilidad estimada se compara con un punto de
corte, siendo usualmente 0,5 el más utilizado. Así, si es mayor que el punto de corte,
entonces el modelo clasifica = 1, caso contrario lo clasifica como = 0. Quedan definidas
así las probabilidades condicionales de suceso, dando lugar a los conceptos de sensibilidad y
36
especificidad del modelo. Estos representan los porcentajes de las observaciones que
resultaron ser bien clasificadas:
Pr ( = 1 | y = 1) Sensibilidad
Pr ( = 0 | y = 0) Especificidad
La tabla queda definida de la siguiente manera:
Tabla N°1: Tabla de clasificación
Valor Observado ≥ 0,5 < 0,5 Total
y = 1 Sensibilidad Error de tipo 1 100%
y = 0 Error de tipo II Especificidad 100%
Fuente: Elaboración propia.
El error de tipo I tiene que ver con el rechazo incorrecto de una hipótesis nula a favor
de la hipótesis alternativa. Contrariamente, el error de tipo II es la incorrecta aceptación de la
hipótesis nula.
3.2.3.2 Curva ROC:
Tanto Hosmer y Lemeshow (2000) como Agresti (2002) coinciden en que las tablas de
clasificación presentan limitantes a la hora de la evaluación. Por un lado, la sensibilidad y la
especificidad dependen de un único punto de corte para clasificar un resultado como positivo.
Además, en dicha prueba se exige que la respuesta sea de carácter binario, haciendo que las
variables continuas también se conviertan en binarias.
Así, se propone un segundo método para verificar el poder predictivo del modelo: la
curva ROC (por sus siglas en inglés, Receiver Operating Characteristic), la cual brinda una
descripción más completa de la precisión en la clasificación. En este gráfico se representa la
sensibilidad en función de (1 – especificidad) para toda la gama posible de los puntos de corte.
Queda determinada así una curva de forma cóncava (entre 0 y 1) y cuanto mayor sea el área
por debajo de ésta, mejores serán las predicciones del modelo.
3.3. Definición conceptual y operativa de las variables a utilizar.
La variable dependiente del modelo tiene que ver con la condición exportadora de la
empresa. Es decir que define si las firmas se desenvuelven orientando su producción, o parte
de ella, hacia los mercados extranjeros, y por lo tanto será de carácter binario.
A continuación, en la Tabla N°2, se exponen las variables que surgen del marco teórico y
que serán utilizadas para la estimación.
37
La productividad suele ser medida como el cociente entre los ingresos obtenidos por las
ventas y los egresos ocasionados por los factores que intervienen en el proceso productivo
(productividad total de los factores). Sin embargo, dada la limitación que presenta la base de
datos en relación a dichos aspectos, en la presente investigación se adopta la definición
utilizada por Bonano Rojas (2011). Así, el indicador del nivel de productividad queda
determinado en función de la mediana de la productividad (medida como ventas/cantidad de
ocupados) para el año 2007 para cada una de las ramas industriales agrupadas.
Por lo tanto, una empresa será considerada con niveles elevados de productividad cuando
el indicador para la empresa se ubique por encima de la mediana de la rama industrial a la que
pertenece.
La elección de la mediana, en lugar de la media, encuentra su justificación en la presencia
de valores extremos atípicos. Esto debido a que la mediana es una medida de tendencia
central que resulta no ser sensible a ellos. Sin embargo, la media sí es afectada por unos
pocos valores elevados (Bonano Rojas, 2011).
Tabla N°2: Codificación y conceptualización de las variables.
Variable Conceptual
Variable Operativa
Indicador Niveles
Orientación exportadora
exporta Realizó ventas al exterior en 2007 1 = Sí 0 = No
Nivel de productividad
productiva
Si el indicador para la empresa se ubica por encima de la mediana del nivel de productividad (ventas/cantidad de ocupados de la empresa) del año 2007 según rama de actividad
1 = Elevada productividad 0 = Baja productividad
Factores de la estrategia competitiva
certifica Posee o está tramitando certificados de calidad o gestión.
1 = Sí 0 = No
innova Realiza actividades de innovación 1 = Sí 0 = No
Rama de actividad industrial
Base Pertenece a la rama de elaboración de alimentos y bebidas
rama 1 Pertenece a la rama de fabricación de textiles e indumentaria
1 = Sí 0 = No
rama 2 Pertenece a la rama de fabricación de químicos y plásticos
1 = Sí 0 = No
rama 3 Pertenece a la rama de fabricación de maderas y muebles.
1 = Sí 0 = No
rama 4 Pertenece a la rama de fabricación de productos minerales y metales
1 = Sí 0 = No
rama 5 Pertenece a la rama de fabricación de maquinarias y equipos
1 = Sí 0 = No
rama 6 Pertenece a la rama de automotores 1 = Sí 0 = No
rama 7 Pertenece a la rama de fabricación de aparatos eléctricos, electrónicos y ópticos
1 = Sí 0 = No
rama 8 Pertenece al resto de la industria 1 = Sí 0 = No
Tamaño de la firma
tamaño Según volumen facturado durante el año 2007. Entre $60 y $90 millones la firma es mediana.
1 = Mediana 0 = Pequeña
Fuente: Elaboración propia.
38
4. ANÁLISIS DE LA MUESTRA
A continuación se presenta una caracterización de las 1719 PYMES industriales de la
muestra con el fin de representar el perfil de aquellas que se orientan a los mercados
extranjeros. Para ello se realiza una descripción de la muestra en base al personal ocupado en
la empresa, su tamaño, realización de certificaciones, inversión, capacitación del personal e
introducción de innovaciones. En adición, se realiza el test de asociación entre estas
características y la condición exportadora, mediante la prueba 2 (chi-cuadrado), para
comprobar que efectivamente esta exista y pueda afirmarse que corresponden al perfil de una
empresa que exporta.
Respecto al tamaño de las empresas, el 51,1% de las firmas que componen la muestra
son pequeñas, es decir que su ingreso anual facturado se encuentra entre los $7.500.000 y
$60.000.000, mientras que el otro 48,9% son resultan ser medianas (su ingreso anual facturado
está entre los $60.000.000 y los $90.000.000), tal como lo define la SEPYME (Secretaría para
la Pequeña y Mediana Empresa y Desarrollo Regional de la Nación).
En el Gráfico N°1 se puede observar la orientación exportadora de las firmas según su
tamaño:
Gráfico N°1: Orientación exportadora según tamaño.
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
Si se pone atención en las empresas exportadoras puede advertirse a que existen
diferencias en la proporción que ocupan dentro de cada uno de los grupos. Así, el 68,7% de las
firmas que exportan son medianas y el restante 31,3% son pequeñas. Respecto a las
empresas que no se orientan a mercados externos, la distribución es opuesta: Sólo un 36,6%
son firmas medianas, mientras que el 63,4% son pequeñas.
Para comprobar que el tamaño que tienen las firmas se halla efectivamente relacionado
al hecho de que estas exporten se realiza el test de independencia. En este caso se da un
valor p < 0,001 por lo que puede concluirse que existe asociación entre el tamaño de la firma y
su condición exportadora.
Si se realiza una agrupación de las ramas industriales a las cuales pertenecen las
firmas de la muestra (en base al ClaNAE04, con un grado de apertura de dos dígitos), la
63,4%
36,6% 31,3%
68,7%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
Pequeña Mediana
No Exporta
Exporta
39
distribución de las firmas por ramas quedaría como se describe en la Tabla N°3, donde se
presenta la distribución del total de empresas y también sólo para las exportadoras:
Tabla N°3: Ramas industriales agrupadas.
ClaNAE-04 Rama agrupada % del total de la
muestra % de
exportadoras
15 Elaboración de alimentos y bebidas 20,1% 16,2%
17, 18 y 19 Fabricación de textiles e indumentaria 11,9% 9,6%
20 y 36 Maderas y Muebles 5,5% 4,1%
30, 31 y 32 Fabricación de aparatos eléctricos, electrónicos y ópticos
2,6% 3,9%
24 y 25 Manufacturas de químicos y plásticos 16,5% 22,3%
26, 27 y 28 Fabricación de productos Minerales y Metales
15,1% 9,3%
29 Fabricación de Maquinarias y equipos 10,4% 17,6%
34 y 35 Automotores 7,3% 8,0%
16, 21, 22, 23 y 33
Resto de la Industria 10,6% 9,0%
Fuente: Elaboración propia según ClaNAE-04.
A continuación, los Gráficos N°2 y 3 ilustran los datos de la tabla precedente a efectos
de mostrar gráficamente la variación en la distribución por ramas entre el total de la muestra y
sólo las firmas que realizan exportaciones. Al realizar esta comparación se observa un
incremento en la participación en las exportaciones de la rama de químicos y plásticos (+5,8%)
y en la rama de fabricación de maquinarias y equipos (+7,2%). Contrariamente, se observa una
disminución de participación para las ramas de elaboración de alimentos y bebidas y en la
rama de metales y minerales (3,9% y 5,8% respectivamente).
Gráfico N°2: Distribución de firmas por rama industrial
(total muestra).
Gráfico N°3: Distribución de firmas por rama industrial
(exportadoras).
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
20,1%
11,9%
16,5% 5,5%
15,1%
10,4%
7,3%
2,6% 10,6%
16,2%
9,6%
22,3%
4,1% 9,3%
17,6%
8,0%
3,9% 9,0%
40
Como puede observarse en la Tabla N°3 la rama con mayor cantidad de empresas
exportadoras es la que corresponde a la manufactura de plásticos y químicos (22,3%). La
siguen la fabricación de maquinarias y equipos, donde se encuentra el 17,6% de las firmas que
exportan, y en tercer lugar está la elaboración de alimentos y bebidas que reúne un 16,2%. Es
decir que entre esas tres ramas agrupan un 56,1% del total de las PYMES industriales
exportadoras.
La prueba de asociación entre la rama en la que se desempeña la empresa y el hecho
de que esta exporte arroja un valor p < 0,001. En consecuencia se puede afirmar que existe
asociación entre la rama de actividad y la condición exportadora de las empresas.
Ahora bien, relacionando el tamaño de las firmas con la rama industrial en la que se
desenvuelven la distribución quedaría conformada como se describe en los Gráficos N°4 y N°5
para las empresas pequeñas y medianas respectivamente. Al comparar ambos gráficos se
observa una mayor participación de las empresas medianas en las ramas de químicos y
plásticos (aumenta un 5,9%). Contrariamente, tanto en la rama de fabricación de maderas y
muebles como en la rama de productos minerales y metales, se observa una mayor
participación de las empresas pequeñas (+4,2% y +5,7% respectivamente).
Gráfico N°4: Distribución de firmas pequeñas por rama
industrial (total muestra).
Gráfico N°5: Distribución de firmas medianas por rama
industrial (total muestra).
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
En relación a las ventas del año 2007, en la Tabla N°4 se puede observar que la rama
de actividad con mayor promedio de ventas es la correspondiente a la elaboración de químicos
y plásticos, seguida por la rama de elaboración de alimentos y bebidas y por último los
automotores. Ahora bien, si se pone la atención sobre la mediana el primer lugar lo sigue
ocupando la rama de químicos y plásticos, sin embargo el orden del resto se altera (en este
caso el segundo lugar lo ocupa la rama de fabricación de aparatos electrónicos, eléctricos y
ópticos. Como se enunció en la sección anterior, esto tiene que ver con la no sensibilidad de la
mediana ante la presencia de valores extremos.
20,2%
12,2%
13,6% 7,5%
17,9%
10,5%
6,7% 2,1%
9,5% 20,1%
11,5%
19,5% 3,3%
12,2%
10,3%
7,8%
3,2%
11,9%
41
Tabla N°4: Media y mediana de las ventas 2007 por rama industrial.
Rama industrial Total de la muestra
Media Mediana
Alimentos y bebidas $ 12.817.695,13 $ 6.523.211,00
Textiles e indumentaria $ 9.977.003,94 $ 5.783.217,00
Químicos y plásticos $ 16.397.048,94 $ 9.185.060,00
Madera y muebles $ 6.470.798,00 $ 3.605.590,50
Metales y minerales $ 8.462.561,11 $ 5.018.397,00
Maquinarias y equipos $ 12.411.559,41 $ 6.420.371,00
Automotores $ 12.633.731,86 $ 7.706.994,00
Aparatos eléctricos, electrónicos y ópticos
$ 14.049.878,84 $ 7.986.254,00
Resto de la industria $ 13.154.124,25 $ 7.650.405,00
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
Respecto a la cantidad de personas ocupadas por la empresa, la muestra recoge
aquellos establecimientos que manifestaron tener entre 4 y 250 personas trabajando en el año
2007. Por otra parte, los que declararon tener menos de 4 empleados quedaron excluidos por
considerarse micro empresas. Así las firmas pueden categorizarse como se muestra en la
Tabla N°5 según la cantidad de personas empleadas:
Tabla N°5: Cantidad de PYMES industriales según número
de personas empleadas en 2007
Personal ocupado Cantidad de empresas % sobre total de la
muestra
4 a 10 ocupados 81 4,7%
entre 11 y 50 Ocupados 900 52,4%
entre 51 y 250 Ocupados 738 42,9%
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
Tal como puede observarse en el Gráfico N°6, la cantidad de ocupados resulta ser una
variable importante para caracterizar el perfil de las PYMES exportadoras.
42
Gráfico N°6: Condición exportadora de las firmas según cantidad de ocupados.
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
Allí, se aprecia que el 63% de las firmas que exportan poseen una cantidad de entre 51
y 250 ocupados, frente a un 35% que emplea entre 11 y 50 personas y sólo un 2% que se
ubican en el grupo con menos ocupados.
Entre las firmas que únicamente se desenvuelven en el mercado interno hay una
distribución prácticamente opuesta en lo que respecta a las dos categorías con mayor cantidad
de empleados. Dentro de estas un 63,1% ocupan entre 11 y 50 personas mientras que 30,5%
lo hace entre 51 y 250.
La importancia de la cantidad de ocupados para caracterizar a las firmas exportadoras
se sustenta con la prueba de asociación. En este caso arroja un valor p < 0,001 por lo que se
acepta la asociación entre estas dos variables.
Otro aspecto relevante en cuanto al personal ocupado por las empresas que llevan a
cabo actividades de exportación es el relativo a la capacitación. La presencia de trabajadores
capacitados en las diferentes áreas de la empresa constituye un elemento muy importante en la
búsqueda de las mejoras tecnológicas y productivas entre otras. Es por ello que la inversión en
actividades de capacitación cumple un rol fundamental en aquellas empresas que se orientan a
mercados extranjeros. El Gráfico N°7 muestra la realización de actividades de capacitación,
tanto para las empresas exportadoras como para las que no exportan.
6,4%
63,1%
30,5%
2,0%
35,0%
63,0%
0,0%
20,0%
40,0%
60,0%
80,0%
4 a 10 ocupados entre 11 y 50Ocupados
entre 51 y 250Ocupados
No exportó Exportó
43
Gráfico N°7: Actividades de capacitación según comportamiento exportador.
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
Como puede apreciarse en el gráfico, las empresas que no realizan exportaciones se
distribuyen casi equitativamente entre aquellas que capacitan a su personal y las que no lo
hacen. En este caso, el 51,6% de las firmas que no exportan realizan actividades de
capacitación y un 48,4% no capacita a sus empleados. Contrariamente, sólo un poco más de la
cuarta parte de las firmas exportadoras (25,6%) no realizan actividades de capacitación,
mientras que el 74,4% restante sí. Esto tiene que ver con las necesidades que acarrea el
hecho de enfrentarse a agentes de mercados externos y al desafío que implica competir con
empresas extranjeras.
Nuevamente podemos referirnos a una característica propia de las firmas exportadoras
ya que en este caso la prueba de asociación arroja un valor p < 0,001.
En lo que respecta a la realización de certificaciones, como puede observarse en el
Gráfico N°8, la mayoría de las empresas que las lleva a cabo sí exporta:
Gráfico N°8: Cantidad de firmas que exportan según la realización de certificaciones.
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
En este caso puede verse que sólo un 41,6% de las PyMES industriales que realizan
certificaciones (principalmente de calidad, entre otras) no se orientan a los mercados externos,
48,4% 51,6%
25,6%
74,4%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
No capacita Capacita
No Exporta
Exporta
68,2%
41,6%
31,8%
58,4%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
No certifica Certifica
No Exporta
Exporta
44
a la vez que sí lo hace el 58,4%. Por otra parte, entre las firmas que no certifican sus procesos,
sólo un poco menos de la tercera parte realiza ventas al exterior (31,8%).
Si se contrasta la asociación entre la posesión (y/o tramitación) de certificaciones con la
realización de exportaciones, se concluye que la misma existe dado que se obtiene un valor
p < 0,001.
Haciendo referencia al estado tecnológico de la maquinaria de la que disponen las
empresas, los gráficos N°9a y 9b describen la situación para las firmas que no realizan
exportaciones y para las que sí lo hacen respectivamente.
Gráfico N°9a: Tecnología de la maquinaria de firmas no exportadoras
Gráfico N°9b: Tecnología de la maquinaria de firmas exportadoras
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
Según la información contenida en dichos gráficos, la tecnología utilizada por las firmas
que exportan es más moderna que la que poseen las firmas que no lo hacen. Esto se ve en el
incremento de las maquinarias con tecnología moderna y de avanzada en detrimento de las
antiguas y obsoletas (el incremento es del 7,7% entre ambas categorías).
Estudiando la relación entre la realización de exportaciones y el estado de la tecnología
de las maquinarias utilizadas, puede concluirse que existe asociación entre ambas variables
dado que el contraste de independencia tiene asociado un valor p < 0,01.
Respecto a las actividades innovativas, estas también son realizadas por un mayor
porcentaje de las firmas exportadoras. Dentro de estas actividades desarrolladas por las
PyMES industriales se pueden identificar principalmente: actividades de I+D interna y externa,
mejoras en el equipo informático, adquisición de conocimientos externos, mejoras en el diseño
del proceso productivo y en la distribución, mejoras en la gestión del personal, introducción de
mejoras en el mercado o desarrollo de nuevos productos, entre otras.
Si se observa la situación de las PyMES exportadoras hay un 56,6% que realizó alguna
innovación durante los años 2006/2007 (Gráfico N°10). En el caso de las firmas que no realizan
exportaciones se observa que sólo un 34,2% realizó alguna actividad de innovación, por lo que
la mayoría de las no exportadoras no invierten en dicho tipo de actividades (65,8%).
1,4%
34,8%
60,6%
3,3%
Obsoleto
Antiguo
Moderno
De avanzada
0,5% 27,8%
64,4%
7,3%
Obsoleto
Antiguo
Moderno
De avanzada
45
Gráfico N°10: Cantidad de firmas que realizaron actividades de innovación en
2006/2007 según condición exportadora.
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
Esta diferencia es concordante con la idea de que el ingreso a mercados externos
implica la casi constante necesidad de renovar los productos que se ofrecen y los procesos
productivos para obtenerlos, a efectos de mantener la participación en el mercado.
Esto puede afirmarse también desde el punto de vista estadístico con la prueba de
asociación, en cuyo caso el valor p < 0,01. En consecuencia se concluye que existe asociación
entre la realización de actividades innovativas y la orientación hacia los mercados extranjeros.
Por último, si se analizan los objetivos de las innovaciones realizadas por las PyMES
industriales exportadoras (Gráfico N° 11) se nota que la principal meta es la mejora de los
sistemas informáticos ya que la realizó el 37,3% de las firmas. En segundo lugar se encuentran
las innovaciones en los procesos de I+D internos a la empresa, seguidas por las innovaciones
en los procesos de formación del personal (24,7% y 23,4% respectivamente).
Gráfico N°11: Objetivos de las innovaciones de firmas exportadoras
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
Dado el análisis que se hizo de las PYMES industriales argentinas se puede concluir
que el perfil de las firmas que optan por abrirse a los mercados externos difiere de aquellas que
sólo se orientan a mercados locales. Esto es sustentado por los contrastes estadísticos
65,8%
34,2%
43,4%
56,6%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
No realiza Realiza
No Exporta
Exporta
24,7%
4,9%
37,3%
5,5%
19,4% 23,4%
14,0%
3,6%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
46
utilizados para evaluar la existencia de relación o no de cada una de las variables desarrolladas
a lo largo de este apartado con la condición exportadora. La Tabla N°6 que se expone a
continuación constituye un resumen de los resultados obtenidos de las pruebas de asociación:
Tabla N°6: Resumen de resultados de prueba Χ2.
Nombre de la variable
Prueba Χ2
Asociación Estadístico Valor p
Tamaño de la firma 167,95 < 0,001
Rama Industrial a la que pertenece 131,26 < 0,001
Cantidad de ocupados 178,12 < 0,001
Realización de actividades de capacitación 87,88 < 0,001
Posee certificaciones o está tramitando 95,69 < 0,001
Estado de la tecnología de maquinarias 21,1 < 0,001
Realización de actividades de innovación 82,95 < 0,001 Fuente: Elaboración propia.
Resumiendo, las PyMES industriales argentinas exportadoras presentan características
diferentes frente a aquellas que sólo se orientan a mercados locales. Estas diferencias están
presentes principalmente en lo relacionado al tamaño, la actividad, la estrategia que adoptan y
la gestión de sus recursos humanos.
Así, al observar el perfil de las PyMES que realizan exportaciones se concluye que:
1. La mayoría son empresas medianas (superando en más del doble a las
pequeñas).
2. La rama industrial en la que se desenvuelven tiene un elevado nivel de
importancia (el 56,1% de las empresas que exportan se agrupan sólo en tres
ramas).
3. Ocupan una mayor cantidad de personal.
4. Capacitan al personal.
5. En mayor parte poseen certificaciones (ya sea de calidad o gestión), o están en
proceso de obtenerlas.
6. Utilizan tecnología más moderna.
7. Realizan mayor porcentaje de actividades de innovación.
47
5. RESULTADOS Y FORMULACIÓN DEL MODELO
5.1. Modelo a estimar:
Siendo la probabilidad de que una empresa exporte Pr (Y=1) = µ, el modelo de
regresión logística que se formula es el siguiente:
Así, las variables explicativas del modelo formulado son: la existencia de certificados de
calidad o gestión –certifica-, el nivel de productividad de la firma –productiva-, la realización de
actividades de innovación –innova-, la rama de actividad industrial en la que se desenvuelven
las firmas –rama- y el tamaño de las mismas –tamaño-.
5.1.1. Variables del modelo y signos esperados:
A continuación (Tabla N°7) se presenta un resumen de las proporciones muestrales de
las variables contenidas en el modelo y se proponen los signos esperados.
Tabla N°7: Porcentajes muestrales y signos esperados
Variable Signo
esperado Modalidad Casos %
exporta Exporta = 1 No exporta = 0
659 1060
38,3% 61,7%
certifica + Posee certificaciones o está tramitando = 1 No posee = 0
425 1294
24,7% 75,3%
productiva + Elevada productividad = 1 Baja productividad = 0
885 834
49,6% 50,4%
Innova + Realizó actividades de innovación = 1 No realizó = 0
736 983
42,8% 57,2%
Rama industrial
de actividad
Categoría base (alimentos y bebidas) 346 20,1%
rama1 (textiles e indumentaria) 204 11,9%
rama2 (químicos y plásticos) 283 16,5%
rama3 (madera y muebles) 94 5,5%
rama4 (minerales y metales) 260 15,1%
rama5 (maquinarias y equipos) 179 10,4%
rama6 (automotores) 125 7,3%
rama7 (eléctricos, electrónicos y ópticos) 45 2,6%
rama8 (resto de la industria) 183 10,6%
tamaño + Mediana = 1 Pequeña = 0
841 878
48,9% 51,1%
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Mapa Pyme.
48
5.2. Resultados.
El software utilizado para la estimación del modelo de regresión logística es SPSS
Statistics 20.
En la Tabla N°8, se presentan los resultados del modelo de regresión. En la misma
puede apreciarse que los estimadores son estadísticamente significativos, todos ellos con un
nivel de significación inferior al 5%, de acuerdo a los valores del contraste de Wald, a
excepción de algunas ramas industriales que no muestran diferencias significativas respecto a
la categoría base (elaboración de alimentos y bebidas).
Tabla N°8: Resultados del Modelo de Regresión Logístico Binario.
Variable Coeficiente estimado
Error estándar
Estadístico de Wald
Valor p (Wald)
Valor p (Log
verosimilitud)
Constante -1,901 0,150 159,556 < 0,001
certifica 0,650 0,135 23,290 < 0,001 < 0,001
productiva 0,974 0,180 29,217 < 0,001 < 0,001
innova 0,479 0,116 17,086 < 0,001 < 0,001
rama 95,011 < 0,001 < 0,001
rama1 0,049 0,205 0,056 0,812
rama 2 0,798 0,182 19,265 < 0,001
rama 3 0,043 0,275 0,024 0,876
rama4 -0,424 0,200 4,493 0,034
rama5 1,425 0,213 44,858 < 0,001
rama6 0,157 0,243 0,419 0,518
rama7 0,999 0,357 7,832 0,005
rama 8 -0,011 0,213 0,003 0,960
tamaño 0,423 0,180 5,506 0,019 0,019
Fuente: Elaboración propia.
En adición, los resultados obtenidos para la prueba de la razón de verosimilitud
muestran que en caso de eliminarse las variables ficticias, manteniendo las restantes, el
cambio producido en el ajuste será significativo en todos los casos, optándose así por el
modelo completo.
Respecto a los signos que presentan los coeficientes estimados se verifica que son los
esperados. Éstos indican que la presencia de las variables explicativas se encuentra
positivamente relacionada con la condición exportadora de las PYMES industriales.
Tal como se expuso en el apartado metodológico, la interpretación de los coeficientes
estimados puede realizarse en términos de cocientes de chances condicionales con sus
intervalos de confianza asociados. Estos valores son recogidos por la Tabla N°9.
49
Tabla N°9: Cocientes de chances (CC) e Intervalos de confianza (IC).
Variable explicativa
CC IC (al 95%) Interpretación
Manteniendo constantes las restantes covariables, si una empresa…
certifica 1,916 (1,471;2,496) … certifica, tiene 92% más chances de exportar que si no lo hiciera.
productiva 2,647 (1,860;3,768) … presenta altos niveles de productividad, tiene 1,6 veces más chance de exportar que si tuviera baja productividad.
innova 1,615 (1,286;2,027) … innova, tiene 62% más chances de exportar que si no lo hiciera.
rama2 2,221 (1,555;3,171)
… se desempeña en la rama de fabricación de químicos y plásticos, tiene 1,2 veces más chances de exportar que si se desempeñara en la rama de elaboración alimentos y bebidas.
rama4 0,654 (0,442;0,969)
… se desempeña en la rama de fabricación de productos minerales y metales, tiene 35% menos chances de exportar que si se desempeñara en la rama de elaboración alimentos y bebidas.
rama5 4,159 (2,741;6,311)
… se desempeña en la rama de fabricación de maquinarias y equipos, tiene 3,2 veces más chances de exportar que si se desempeñara en la rama de elaboración alimentos y bebidas.
rama7 2,716 (1,349;5,468)
… se desempeña en la rama de fabricación de aparatos eléctricos, electrónicos y ópticos, tiene 1,7 veces más chances de exportar que si se desempeñara en la rama de elaboración alimentos y bebidas.
tamaño 1,527 (1,072;2,175) … es mediana, tiene un 52% más chances de exportar que si fuera pequeña
Fuente: Elaboración propia.
Otra interpretación de estos cocientes es la siguiente: “Manteniendo constantes las
restantes covariables las chances de que una empresa se oriente a mercados extranjeros…
… se multiplican por un factor de 1,916 si posee o está en proceso de obtener
alguna certificación de calidad o gestión.”
… se multiplican por un factor de 2,647 si resulta tener un elevado nivel de
productividad.”
… se multiplican por un factor de 1,615 si lleva a cabo actividades de
innovación.”
… se multiplican por un factor de 2,221 si se desempeña dentro de la rama de
fabricación de químicos y plásticos, y no en la elaboración de alimentos y
bebidas.”
… se multiplican por un factor de 0,654 si se desempeña dentro de la rama de
fabricación de productos minerales y metales, y no en la elaboración de
alimentos y bebidas.”
50
… se multiplican por un factor de 4,159 si se desempeña dentro de la rama de
fabricación de maquinarias y equipos, y no en la elaboración de alimentos y
bebidas.”
… se multiplican por un factor de 2,716 si se desempeña dentro de la rama de
fabricación de aparatos eléctricos, electrónicos y ópticos, y no en la elaboración de
alimentos y bebidas.”
… se multiplican por un factor de 1,527 si resulta ser una empresa mediana en
lugar de ser pequeña".
A continuación se evalúa la bondad del ajuste del modelo de acuerdo a los dos criterios
expuestos con anterioridad. El primero, el estadístico Chi-cuadrado de la razón de verosimilitud,
prueba el ajuste global del modelo y su resultado se ve en la Tabla N°10.
Tabla N°10: Ajuste global del modelo ( 2).
Chi cuadrado Grados de
libertad Significación
374,165 8 < 0,001
Fuente: Elaboración propia.
El resultado de la prueba es que el modelo es estadísticamente significativo, dado que
se rechaza la hipótesis nula de independencia entre las variables explicativas y la variable de
respuesta.
El segundo criterio para evaluar la bondad del ajuste es el de Hosmer y Lemeshow. En
este caso la hipótesis nula sugiere que no existen diferencias entre los valores observados y
los ajustados por el modelo, razón por la cual se persigue su no rechazo. Tal como lo exhibe la
Tabla N°11 no se rechaza la hipótesis nula, razón por la cual se reconoce que el modelo
presenta un nivel aceptable de ajuste para los datos.
Tabla N°11: Bondad del ajuste Hosmer – Lemeshow
Chi cuadrado Grados de
libertad Significación
9,581 8 0,296
Fuente: Elaboración propia.
Ahora bien, al estimarse un modelo que incluye más de una variable explicativa debe
asegurarse que no haya presencia de multicolinealidad. A efectos de verificarlo, a continuación
se presenta la Tabla N°12 con los índices de condición19
.
19
Este método es desarrollado por Belsley et. al. (1980). Según los autores habrá presencia de multicolinealidad en el caso de que los índices de condición sean superiores a 30.
51
Tabla N°12: Índices de condición.
Dimensión Autovalores Índice de condición
1 4,091 1,000
2 0,655 2,499
3 0,586 2,642
4 0,427 3,095
5 0,134 5,526
6 0,106 6,206
Fuente: Elaboración propia.
Como ninguno de los valores que adoptan los índices de condición son superiores a 30
puede descartarse la presencia de multicolinealidad alta entre las variables explicativas del
modelo.
A continuación, para evaluar el poder predictivo del modelo estimado se utiliza la tabla
de clasificación con un punto de corte en 0,35. Este valor se prefiere al punto de corte de 0,5,
debido a que resulta aproximado a la proporción muestral (Tabla N°13).
Tabla N°13: Tabla de clasificación
Valor observado Pr(exp=1) ≥ 0,35 Pr(exp=1) < 0,35 Total
exporto = 1 78,6% 21,4% 100,0%
exporto = 0 33,5% 66,5% 100,0%
Fuente: Elaboración propia.
En la tabla puede apreciarse que el modelo posee una alta sensibilidad a la vez que
presenta una especificidad algo más moderada. Esto se desprende del hecho que el modelo
clasifica correctamente al 78,6% de las firmas exportadoras, a la vez que también lo hace para
el 66,5% de las empresas que no se desempeñan en mercados extranjeros.
Un segundo método para complementar los resultados de la tabla de clasificación es la
utilización la curva ROC (Gráfico 12). Esta brinda mayor información al representar la
sensibilidad en 1 menos la especificidad para todos los posibles puntos de corte entre 0 y 1.
Así cuanto mayor es el área bajo la curva mejor serán las predicciones. Seguidamente al
gráfico se presenta la Tabla N°14 con los resultados para los valores de las pruebas de la
curva.
52
Gráfico N°12: Curva ROC (Receiver Operating Characteristic).
Fuente: Elaboración propia.
Tabla N°14: Área Curva ROC (Receiver Operating Characteristic).
Área Error
estándar
Significación
asintótica
Intervalo de confianza asintótico al 95%
Límite inferior Límite superior
0,768 0,012 < 0,001 0,745 0,791
Fuente: Elaboración propia.
La estimación del área bajo la curva es de 0,768. El error estándar es de 0,012
resultando así el intervalo de confianza cuyos límites no contienen al valor 0,5. Esto se
confirma mediante el valor p < 0,001 de significación asintótica, el cual sugiere el rechazo de la
hipótesis nula que establece que el área verdadera bajo la curva es 0,5. Se puede concluir
entonces que el área calculada para el modelo estimado difiere significativamente de 0,5.
5.2.1. Probabilidades estimadas
Los parámetros estimados pueden ser expresados en términos de probabilidades. Para
ello es necesario definir lo que será la categoría de referencia. Este proceso se realiza
asignando valores a las variables explicativas del modelo, lo que resultará en una combinación
de modalidades (Liseras, 2004). En este caso la selección de la categoría de referencia se
realiza teniendo en cuenta las frecuencias observadas para cada uno de los niveles de las
variables en la muestra. A continuación, la Tabla N° 15 muestra las variables presentes en la
categoría de referencia para poder estimar la probabilidad de que una firma que pertenece a
dicha categoría realice exportaciones.
53
Tabla N°15: Configuración de la categoría de referencia.
Variable Modalidad Categoría de
referencia
certifica Posee certificaciones o está tramitando No posee
x
productiva Elevada productividad Baja productividad
x
Innova Realizó actividades de innovación No realizó
x
Rama industrial de actividad
alimentos y bebidas (rama base)
textiles e indumentaria (rama1)
químicos y plásticos (rama2) x
madera y muebles (rama3)
minerales y metales (rama4)
maquinarias y equipos (rama5)
automotores (rama6)
eléctricos, electrónicos y ópticos (rama 7)
resto de la industria (rama 8)
Tamaño Mediana Pequeña
x
Fuente: Elaboración propia.
Así, la categoría de referencia corresponde a una firma
que no posee certificaciones ni está en proceso de obtenerlas,
presenta elevados niveles de productividad, realiza actividades de
innovación, se desenvuelve en la rama industrial de fabricación
químicos y plásticos, y es mediana.
La probabilidad estimada queda determinada por la siguiente expresión:
Precisamente, para una firma que pertenece a la categoría de referencia la
probabilidad estimada de que exporte es de 0,68. Seguidamente, la Tabla N°16 recoge las
probabilidades estimadas ante cambios en los niveles de la categoría de referencia.
Tabla N°16: Probabilidades estimadas, riesgos relativos.
Nivel variables explicativas Pr(exporta=1) Riesgo relativo
Categoría de referencia 0,684
Si la firma certifica 0,806 1,18
Si la firma presenta bajo nivel de productividad 0,450 0,66
Si la firma no realiza actividades de innovación 0,573 0,84
Si la firma pertenece a rama base 0,494 0,72
Si la firma pertenece a rama4 0,390 0,57
Si la firma pertenece a rama5 0,802 1,17
Si la firma pertenece a rama7 0,726 1,06
Si la firma es pequeña 0,587 0,86 Fuente: Elaboración propia.
En la tabla precedente puede apreciarse que la probabilidad estimada de que una
empresa exporte disminuye cuando la firma presenta bajo nivel de productividad, no realiza
54
actividades de innovación, pertenece a las ramas de elaboración de alimentos y bebidas,
minerales y metales, o si la firma es pequeña. En cambio, la probabilidad aumenta si la firma
certifica, se desenvuelve en la rama industrial de fabricación de maquinarias y equipos o en la
rama de fabricación de aparatos eléctricos, electrónicos y ópticos.
En adición, también se calculan los riesgos relativos. Estos son el cociente entre la
probabilidad de exporta=1 para el nivel de cada covariable que figura en la tabla y a la
categoría de referencia, manteniendo constantes el resto de las variables explicativas. De esta
forma se puede dar cuenta del impacto que produce un cambio en el valor de cada variable
explicativa sobre el comportamiento exportador. Por lo tanto, los riesgos relativos se interpretan
de la siguiente manera:
Una firma que posee certificaciones, o está en proceso de obtenerlas, tiene un
18% más de probabilidad de orientarse a mercados extranjeros.
La probabilidad de que la empresa exporte es 34% menor si presenta bajos
niveles de productividad.
La probabilidad de que la empresa exporte es 16% menor si no lleva a cabo
actividades de innovación.
Respecto a la rama de actividad industrial, si la empresa se desempeña en la
elaboración de alimentos y bebidas tiene un 28% menos de probabilidad de
exportar, y si se dedica a la elaboración de productos minerales y metales tiene
un 43% menos de probabilidad. En cambio si la firma pertenece a la rama de
fabricación de maquinarias y equipos, o de aparatos electrónicos, eléctricos y
ópticos, entonces la probabilidad de que exporte será un 17% y 6%
respectivamente.
Si la firma es pequeña, la probabilidad de que realice exportaciones es un 14%
menor.
Por último, la probabilidad de que una empresa que presenta aquellas características
que se encuentran positivamente asociadas al hecho de exportar, y que se desempeñe en la
rama de mayor peso (esta es la de maquinarias y equipos), efectivamente exporte es de 0,89.
5.2.2. Efectos del cambio en las variables explicativas sobre la probabilidad de exportar
En el marco teórico se clasificó a los factores que influyen en el comportamiento
exportador de las PyMES industriales argentinas, determinándose así los de carácter internos a
la firma y los sectoriales. En razón de ello, resulta interesante observar el cambio que se
produce en la probabilidad de exportar ante cambios en las variables explicativas internas a las
firmas (estas son la disponibilidad de certificaciones, la realización de actividades de innovación
y la productividad). En consecuencia, las probabilidades se calculan para la categoría de
referencia y variando la rama de actividad en la que se desempeña la firma (que representan el
concepto de los factores sectoriales).
55
Tabla N°17: Probabilidades estimadas para cambios en “certifica”.
Disponibilidad de certificados de calidad
Rama categoría base
Pr(exp=1)
rama2 (cr)
Pr(exp=1)
rama4 Pr(exp=1)
rama5 Pr(exp=1)
rama7 Pr(exp=1)
No posee (cr) 0,49 0,68 0,39 0,80 0,73
Posee o está tramitando 0,65 0,81 0,55 0,89 0,84
Fuente: Elaboración propia.
La tabla N°17 muestra el efecto de la posesión o tramitación de certificados sobre la
probabilidad de que la empresa exporte. Precisamente, una empresa que posee certificaciones
o las está tramitando y que se enmarca en la rama de actividad de fabricación de maquinarias y
equipos (manteniendo el resto de las variables de la categoría de referencia) tiene una
probabilidad de exportar de 0,89. Ahora bien, puede observarse que una firma con iguales
características, pero que se desenvuelve en la rama de fabricación de aparatos eléctricos,
electrónicos y ópticos ve la probabilidad disminuida a 0,84. En este caso, la menor probabilidad
de que una firma de estas características exporte, se da para la rama de elaboración de
productos minerales y metales (dicha probabilidad es de 0,55).
Tabla N°18: Probabilidades estimadas para cambios en “productiva”.
Nivel de productividad de la firma
Rama categoría base
Pr(exp=1)
rama2 (cr)
Pr(exp=1)
rama4 Pr(exp=1)
rama5 Pr(exp=1)
rama7 Pr(exp=1)
Presenta nivel elevado de productividad (cr)
0,49 0,68 0,39 0,80 0,73
Presenta bajo nivel de productividad
0,27 0,45 0,19 0,60 0,50
Fuente: Elaboración propia.
La Tabla N°18 presenta los cambios sobre la probabilidad de exportar, de acuerdo a los
cambios en el nivel de productividad y las ramas de actividad en las que puede operar la firma.
En este caso, una firma que presentan un bajo nivel de productividad y se desempeñan en la
rama de maquinarias y equipos tiene una probabilidad de 0,60. Si una firma de iguales
características se desempeñara en la rama de elaboración de alimentos y bebidas su
probabilidad disminuye a poco menos de la mitad (0,27); y si fuera en la rama de metales y
minerales sólo sería de 0,19.
56
Tabla N°19: Probabilidades estimadas para cambios en “innova”.
Actividades innovativas de la firma
Rama categoría base
Pr(exp=1)
rama2 (cr)
Pr(exp=1)
rama4 Pr(exp=1)
rama5 Pr(exp=1)
rama7 Pr(exp=1)
Realiza actividades innovativas (cr)
0,49 0,68 0,39 0,80 0,73
No realiza 0,38 0,57 0,28 0,72 0,62
Fuente: Elaboración propia.
Si se observa el efecto de las actividades de innovación (Tabla N°19), una firma que se
desempeña en la rama de las maquinarias y equipos y no las realiza tiene una probabilidad de
exportar de 0,72. Si una firma igual a esta se desempeña en la rama de metales y minerales
obtiene una probabilidad reducida casi a la tercera parte (0,28).
Tabla N°20: Probabilidades estimadas para cambios en “tamaño”.
Tamaño de la firma Rama
categoría base Pr(exp=1)
rama2 (cr)
Pr(exp=1)
rama4 Pr(exp=1)
rama5 Pr(exp=1)
rama7 Pr(exp=1)
Mediana (cr) 0,49 0,68 0,39 0,80 0,73
Pequeña 0,39 0,59 0,29 0,73 0,63
Fuente: Elaboración propia.
Por último, en la Tabla N°20, se presentan los efectos que tiene el tamaño de la firma
sobre la probabilidad de que esta realice exportaciones. Para el caso de una empresa
pequeña, la mayor probabilidad de exportar se da en la rama de fabricación de maquinarias y
equipos (0,73). Además, puede apreciarse que para el caso de la rama de elaboración de
alimentos y bebidas, esta probabilidad se ve reducida a 0,39. Finalmente, si la empresa resulta
ser pequeña, pero mantiene el resto de las variables de la categoría de referencia su
probabilidad de exportar es de 0,59.
En definitiva, si se presta atención a los valores descritos hasta ahora, en lo que
respecta al cambio en la probabilidad de exportar ante cambios en las ramas de actividad y los
niveles de las covariables, puede apreciarse que los máximos valores de probabilidad se da en
todos los casos para la rama de fabricación de equipos y maquinarias. Contrariamente, es el
caso de la rama de fabricación de productos minerales y metales la que presenta los niveles
más bajos de probabilidad para exportar.
57
6. CONCLUSIONES
El objetivo de la presente investigación ha sido indagar acerca de los factores
asociados al comportamiento exportador de las pequeñas y medianas empresas (PyMES)
industriales argentinas. Por comportamiento exportador u orientación exportadora, se señala el
hecho de que las firmas destinen parte o la totalidad de su producción a los mercados
externos.
Los datos utilizados para la estimación provienen del MAPA PYME que se inició en el
año 2007 y que fue realizado por la Subsecretaría de la Pequeña y Mediana Empresa y
Desarrollo Regional (SEPYME). Se procesaron datos correspondientes a 1719 PyMES
industriales de todas las regiones del país.
En este trabajo se analizaron factores microeconómicos, internos a la firma y sobre los
que ésta tiene control, y sectoriales. La influencia de factores macroeconómicos se mantiene
constante dado que se utilizaron datos de corte trasversal.
A efectos de cumplir con el objetivo propuesto se ha utilizado un modelo de regresión
logística binaria que permite estimar la probabilidad de que una PyME industrial argentina
exporte, condicional a factores propios de cada firma y de su pertenencia a un determinado
sector de actividad. La elección de este tipo de modelo está relacionada a la naturaleza
dicotómica que adopta la variable dependiente.
Para estimar la incidencia de los factores microeconómicos se utilizaron aquellas
variables que resultaron significativamente diferentes para los perfiles de las empresas
exportadoras y aquellas que no realizan ventas al exterior. Éstos son: las certificaciones de
calidad o gestión, el nivel de productividad, las actividades de innovación realizadas y el
tamaño de las firmas. Por su parte, para controlar los factores que operan a nivel sectorial se
utilizó como variable la rama industrial de actividad a la que pertenece cada empresa
observada.
Los resultados obtenidos muestran que la posesión de certificaciones (de calidad y/o
gestión), niveles elevados de productividad, la realización de actividades innovativas y un
mayor tamaño de las firmas, aumenta la probabilidad de que una PyME industrial argentina
exporte. Asimismo, se observa que la rama industrial en la que se desempeñen las firmas
también incide sobre dicha probabilidad.
En razón de ello, las hipótesis planteadas en el marco teórico han sido confirmadas.
Estos resultados, además, coinciden con los obtenidos por otras investigaciones consultadas y
que fueran realizadas para otros países (Bernard, Eaton, Jensen y Kortum, 2003; Biesebroeck
2004; Baldwin y Gu, 2003; Eaton et. al, 2011; Isgut, 2000; Monreal Pérez, 2009; Zou y Stan
1998).
El hecho de ingresar en los mercados extranjeros requiere que se cumpla con ciertas
normas de calidad que aseguren un producto acorde a las exigencias de mercados altamente
competitivos. Al respecto, las certificaciones de calidad otorgan a las firmas ventajas, tanto
internas como externas, tales como imagen y reputación (Mirraño y García, 2006; Zornosa,
58
2004). En este sentido, deberían promoverse políticas orientadas a la asistencia y estimulación
de las PyMES para desarrollar actividades dirigidas a alcanzar la excelencia en el proceso
productivo, que permita lograr la satisfacción del cliente y mejorar los resultados, mediante la
gestión de calidad.
Otro aspecto importante es la rentabilidad. La entrada a los mercados extranjeros
demanda un gran esfuerzo para superar los obstáculos, razón por la cual las firmas deben
presentar niveles de productividad lo suficientemente altos que les permita afrontar los costos
de comerciar más allá de las fronteras del país (Bernard y Jensen, 2004; Bugamelli e Infante,
2003; Das, Roberts y Tybout, 2007; Wagner, 2007). En este sentido, programas orientados a
capacitar y asesorar a los empresarios en cuestiones de adopción de tecnologías, acceso a
mercados externos y gestión financiera, entre otras, podrían resultar de utilidad.
Asimismo, dado que las mejoras tecnológicas permiten a las PyMES incrementar su
competitividad y, en consecuencia, su probabilidad de exportar (Roberts, 1999; Baldwin y
Gellatly, 2006), son deseables políticas que faciliten el acceso de las pequeñas y medianas
empresas a un mejor financiamiento para la adquisición de tecnologías modernas.
Respecto al tamaño de las firmas se encontró que la relación es positiva. Es decir que
si el tamaño de las firmas es mayor, también lo es su probabilidad de exportar. Esto se vincula
con la idea de que un mayor tamaño conlleva a una mayor disponibilidad de recursos, por lo
que también facilita poder solventar los altos costos de ingresar a los mercados extranjeros.
Por último, la orientación exportadora de las PyMES difiere entre ramas industriales: es
mayor para aquellas que fabrican maquinarias, equipos, aparatos eléctricos, electrónicos y
ópticos y menor para las ramas de fabricación de productos minerales y metales, así como
elaboración de alimentos y bebidas. Es decir, los resultados obtenidos indican la influencia de
factores sectoriales.
No obstante, en el presente trabajo no se ha podido indagar en los factores inherentes
a cada una de las ramas que explique la distinta orientación exportadora de las PyMES. Una
razón es que se realizó un análisis de las ramas con una apertura a dos dígitos (dados los
datos disponibles), por lo cual no pudo distinguirse entre bienes que no sean transables, o que
por la naturaleza de su demanda se dirijan al abastecimiento de los mercados internos. Ello
queda pendiente para futuras investigaciones.
En síntesis, en esta tesis se detectaron y analizaron factores que contribuyen a explicar
el comportamiento exportador de las PyMES industriales argentinas, dando cuenta del peso
relativo los mismos. Esta información puede servir a los empresarios y hacedores de política
para orientar sus esfuerzos a lograr una mayor y mejor inserción de este tipo de firmas en los
mercados externos, contribuyendo al crecimiento empresarial, sectorial y regional.
59
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